Abstrakt. Detta dokument tar upp följande fråga: Ger skalbara kontroll-flöde-okänsliga pekaranalyser den precisionsnivå som krävs för att göra dem användbara i kompilatoroptimeringar? Vi beskriver först alias frekvens, ett mått som mäter förmågan hos en pekaranalys för att bestämma att par av minnesåtkomst i C-program inte kan vara alias. Vi anser att denna typ av information är användbar för en mängd olika optimeringar, samtidigt som den förblir oberoende av en viss optimering. Vi visar att kontroll-flöde och kontext okänsliga analyser ger samma svar som bästa möjliga pekaranalys på minst 95% av alla statiskt genererade alias frågor. För att förstå den potentiella run-time effekten av de återstående 5% frågor, väger vi alias frågor genom dynamiska körning räknas som erhållits från profildata. Flödes-okänslig pekaranalyser är korrekta på minst 95% av de viktade alias frågor också. Vi undersöker sedan om skalbara pekaranalyser är felaktiga på de återstående fem procenten alias frågor eftersom de är kontext-okänsliga. I detta syfte har vi utvecklat en ny kontextkänslig pekaranalys som också fungerar som en allmän motor för att spåra flödet av värden i C-program. Enligt vår kunskap är det den första tekniken för att utföra kontextkänslig analys med subtyping som skalar till miljontals rader kod. Vi finner att den nya algoritmen inte identifierar färre alias än kontextokänslig analys.
I en annan studie använder REF en kontextkänslig flödesanalys på en nivå för att lösa aliasfrågor i flera C-program.
Estimating the Impact of Scalable Pointer Analysis on Optimization
{'venue': 'In Proceedings of the 8th International Static Analysis Symposium', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}