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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: Estratgias para explorao de sequncias de transformaes do compilador
Ttulo [EN]: Strategies to Exploration of Compiler Transformations Sequences
Autor(es): Joo Fabrcio Filho
Palavras-chave [PT]:

Sistemas de computao. Compiladores. Caracterizao de programas. Raciocnio baseado em casos., Compilao interativa. Compiladores. Transformaes de Cdigo. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Compiler. Code transformations. Program characterization. Case-Based reasoning. Iterative compilation. Brazil.
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Anderson Faustino da Silva [Orientador] - UEM
Yandre Maldonado e Gomes da Costa - UEM
Edson Borin - UEM
Resumo:
Resumo: Os compiladores tm por funo traduzir um programa em uma linguagem fonte para uma linguagem alvo, geralmente uma linguagem de mquina. Nessa traduo, encontrar a melhor correspondncia entre as linguagens um problema complexo, pelo tamanho do espao de busca. Por tal complexidade, uma etapa de transformao de cdigo necessria, na qual algoritmos de transformao modificam o cdigo tentando melhor-lo sem alterar seu significado. O Problema de Seleo de Transformaes (PST) consiste na busca das melhores transformaes para um cdigo de entrada, tal que o cdigo final obtenha um bom desempenho. O estado-da-arte no possui estratgias que possibilitem solues para o PST aplicveis a usurios finais, pois o tempo de resposta alto para tal aplicao. O objetivo deste trabalho formular tcnicas para encontrar efetivas sequncias de transformaes a serem aplicadas a um cdigo de entrada, de forma a aumentar seu desempenho reduzindo o tempo de execuo. Alm disso, objetiva-se reduzir o tempo de resposta de forma que a soluo para o PST se aproxime da utilizao por usurios finais. Inicialmente, se explora a Variable Neighborhood Search (VNS) para solucionar o PST, compilando iterativamente cada cdigo de entrada. A aplicao da VNS alcanou resultados at 15,72% melhores do que outra estratgia iterativa, conseguindo melhoria em todos os programas avaliados em relao ao melhor nvel de transformao. Contudo, a compilao iterativa possui alto tempo de resposta. Assim, necessrio explorar tcnicas de aprendizagem de mquina, que podem prover bons resultados baseadas em experincias anteriores do compilador. Dessa forma, esta dissertao explora diferentes caracterizaes de programas para representar o conhecimento acumulado na aplicao de transformaes, para ento aplicar a um sistema de gerao de cdigo com Raciocnio Baseado em Casos (RBC), que escolhe determinada sequncia para um programa de entrada. A representao do conhecimento capaz de atingir 81% de proximidade do melhor resultado possvel para os programas avaliados, enquanto o sistema RBC gera resultados 13,74% melhores do que o nvel -O3, em um tempo de resposta 99% inferior ao de estratgias de compilao iterativa. A melhoria nas formas de recuperao de experincias anteriores conseguiu superar em 20,23% o desempenho obtido por outra estratgia comparada com um nmero de avaliaes prximo.

Abstract: Compilers aims to translate a source language program to a target language, usually a machine language. Find the best correspondence between programming languages is a complex problem, due to the size of search space. Because of this complexity, a code transformation step is needed, where transformation algorithms modify the code, trying to improve it without semantic alterations. Despite, the result of the application of these algorithms depends on code particularities. The Transformations Selection Problem (TSP) consists of the search for the best transformations to an input code, such that target code achieves a good performance. The state-of-art does not have strategies that allow the application of TSP solutions to final users, because the response time is very high to this. This work aims to formulate techniques to find effective transformations sequences to be applied to an input code, in a way to increase programs performance reducing its execution time. Furthermore, another objective is to reduce the compiler response time, to approximate a TSP solution to final users application. Initially, the metaheuristic Variable Neighborhood Search (VNS) is explored to solve TSP, compiling iteratively each input code. VNS achieved results up to 15.72% better than another iterative strategy, reaching improvement for all evaluated programs compared to the best compiler transformation level. However, the iterative compilation demands a high response time. Therefore, it is necessary to explore machine learning techniques, which can provide good results based on compiler previous experiences, with a cost of an initial training phase. Thus, this work explores different program characterizations to represent the cumulated knowledge on transformations application, to formulate a code generation system with Case-Based Reasoning (CBR), which chooses certain sequence to an input program. The knowledge representation is capable to reach 81% of proximity of the best possible result to evaluated programs, while the CBR system generates results 13.74% better than -O3 level, on a response time 99% lower than iterative compilation techniques. The improvement of previous experiences recovering method obtained performances over 20.23% compared to another strategy with a close evaluations number.
Data da defesa: 17/02/2017
Cdigo: vtls000225552
Informaes adicionais:
Idioma: Ingls
Data de Publicao: 2017
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Anderson Faustino da Silva
Instituio: Universidade Estadual de Maring . Centro de Tecnologia . Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao )
UEM: Departamento de Informtica

Responsavel: edson
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: dissertacao_final.pdf
Tamanho: 1368 Kb (1401214 bytes)
Criado: 15-05-2017 17:26
Atualizado: 15-05-2017 17:32
Visitas: 269
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