Olika typer av programprofiler (kontrollflöde, värde, adress och beroende) har samlats in och studerats ingående av forskare för att identifiera programegenskaper som sedan kan utnyttjas för att utveckla effektivare kompilatorer och arkitekturer. På grund av de stora mängder profildata som produceras av realistiska program körs, de flesta arbete har fokuserat på separat insamling och komprimera olika typer av profiler. I detta dokument presenterar vi en enhetlig representation av profiler som kallas Whole Execution Trace (WET), som innehåller den fullständiga informationen i var och en av ovanstående typer av spår. Således, WETs ger en grund för en nästa generations programvara verktyg som gör det möjligt gruvdrift av programprofiler för att identifiera programegenskaper som kräver förståelse för relationer mellan olika typer av profiler. De viktigaste funktionerna i vår WET representation är: WET är konstruerad genom att märka en statisk program representation med profilinformation så att relevant och relaterad profilinformation kan nås direkt av analysalgoritmer när de passerar representationen; en mycket effektiv två-tier strategi används för att avsevärt komprimera WET; och kompression tekniker är utformade så att de minimalt påverkar förmågan att snabbt passera WET för att extrahera undergrupper av information som motsvarar enskilda profiltyper samt en kombination av profiltyper. Vårt experiment visar att i genomsnitt kan exekveringsspår som härrör från utförande av 647 miljoner uttalanden lagras i 331 megabyte lagring efter kompression. Kompressionsfaktorerna varierar från 16 till 83. Dessutom är de nivåer med vilka olika typer av profiler kan extraheras individuellt eller samtidigt höga. Vi presenterar två applikationer av WETs, dynamisk program skivning och dynamisk version matchning, som effektivt använder sig av flera typer av profilinformation som finns i WETs.
I REF föreslås en enhetlig spår representation dubbade hela körning spår (WETs).
Whole execution traces and their applications
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}