Locality methodology

1. Описание локальности алгоритма
2. Описание локальности реализации алгоритма
   1. Качественное (словесное) описание пространственной и временной локальности
      1. Построить график профиля обращений в память.
      2. Выполнить визуальный анализ структур профиля обращений (при необходимости масштабировать график для проведения более подробного анализа). На различных шагах масштабирования привести выводы/предположения о пространственной и временной локальности, которые можно сделать на данном шаге.
         1. В результате должно сложиться понимание о структуре профиля с точностью до отдельных обращений.
         2. Особое внимание стоит обратить на выделение характерных фрагментов профиля: итераций, циклов, переборов элементов массивов, случайному доступу и т.д.
         3. При масштабировании необходимо на предыдущем графике профиля отобразить его фрагмент, который будет масштабироваться.
      3. После проведения визуального анализа сделать общие выводы о пространственной/временной локальности (если он не были сделаны ранее).
3. Количественная оценка локальности
   1. Посчитать daps и cvg.
   2. Построить графики со сравнением каждой из оценок с реализациями других, типовых алгоритмов (например, Линпак, БПФ, перемножение матриц и т.д.)
      1. По возможности проанализировать положение изучаемой реализации в ранжировании относительно типовых программ. Особенно интересно анализ результатов по сравнению со схожими реализациями (например, сравнение классического и блочного перемножения матриц; рекурсивной и нерекурсивной реализаций; двух реализаций, среди которых одна является значительной частью другого).

Условия запуска утилиты для сбора профиля и оценок локальности

1. Описание программно-аппаратной среды:
   1. Платформа: процессор Intel Xeon X5650 @ 2.67GHz
   2. Размер кэш-памяти (L1/L2/L3): 32K/256K/12M
   3. Компилятор: gcc version 4.4.7
   4. Строка компиляции: g++ -O2 -Wall -Wextra -Werror
2. Описания параметров запусков:
   1. Используемая точность: double (если не указано иное)
   2. Размер "окна": 512
   3. Размер профиля для визуального анализа: < 1 млн. обращений (часто < 100.000)
   4. Размер профиля для анализа на основе оценок daps и cvg: ~ 30 млн. обращений