Übersetzer sind der Grundpfeiler der Softwareentwicklung. Seine veraltete, rein sequentielle Arbeitsweise skaliert jedoch nur noch ungenügend mit dem Umfang heutiger Softwareprojekte. Die für die Entwicklung unproduktive Laufzeit des Übersetzers nimmt einen immer größeren Anteil am Entwicklungszyklus ein.
Der Großteil der Laufzeit wird für Datenflussanalysen aufgebracht. Die von ihnen berechnete Informationsbasis ermöglicht erst die Anwendung von Optimierungen, um z.B. die Laufzeit eines Programmes zu reduzieren.
Diese Dissertation beschreibt das Framework ParCan, dass es ermöglicht fixpunktbasierte Datenflussanalysen datenparallel auf einer Grafikkarte (GPGPU) auszuführen.
Durch die Integration von ParCan in den LLVM-Übersetzer konnte dessen Laufzeit um bis zu 31% reduziert werden.
Im Rahmen der Arbeit wurden weitere Fragestellungen wie die Effizienz von Graphstrukturen sowie die effiziente, deadlock-freie Synchronisation von Threads auf der GPU bearbeitet.
Aktualisiert: 2022-03-17
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Die Bestimmung von Datenabhängigkeiten spielt eine entscheidende Rolle in vielen Bereichen der Softwareentwicklung, wie beispielsweise in der Optimierungsphase herkömmlicher Übersetzer oder in der Analysephase von Restrukturierungssystemen. Für die Datenabhängigkeitsanalyse von Programmen, die ausschließlich auf Reihungsoperanden und Schleifen basieren, sind ausgereifte Techniken bekannt. Dagegen ist das Gebiet der Bestimmung von Datenabhängigkeiten in Programmen mit Zeigern wenig erforscht, obwohl eine Vielzahl heutiger Programmiersprachen die Benutzung des Zeigerkonzepts unterstützt. In dieser Arbeit wird ein Einschrittverfahren zur statischen Bestimmung von Datenabhängigkeiten in Programmen mit Zeigern entwickelt, mit dem eine sehr genaue Berechnung der in einem Programm enthaltenen Datenabhängigkeiten durchgeführt werden kann. Zudem zeigt es im Vergleich zu anderen Verfahren ein vielversprechendes Zeitverhalten. Im Gegensatz zu den meisten in der Literatur bekannten Verfahren verwendet die vorgestellte Methode einen speicherlosen pfadorientierten Ansatz. Da die entwickelte Methode auf einem wohlbekannten Algorithmus zur statischen Programmanalyse (ein monotones Datenflusssystem) basiert, ist sie leicht in herkömmliche Übersetzer- oder Umstrukturierungssysteme integrierbar.
Aktualisiert: 2020-12-04
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