Abstrakt. Beroende information mellan programvärden används i stor utsträckning i många programoptimering tekniker. Förmågan att identifiera uttalanden, samtal och loop iterationer som inte beror på varandra möjliggör många omvandlingar som ökar undervisningen och trådnivå parallellism i ett program. När programvariabler innehåller komplexa datastrukturer inklusive matriser, poster, och rekursiva datastrukturer, förmågan att exakt modellera databeroende baserat på högstruktur förblir ett utmanande problem. Detta papper presenterar en teknik för exakt spårning hög baserad databeroende i icke-triviala Java program via statisk analys. Med hjälp av ett abstrakt tolkningsramverk utökar tillvägagångssättet en formanalysteknik baserad på en befintlig grafmodell av högar, genom att integrera läs- och skrivhistorisk information och intelligent memoization. Metoden har implementerats och dess effektivitet och nytta visas genom att man beräknar detaljerad beroendeinformation för två riktmärken (Em3d och BH från JOlden-sviten) och använder denna information för att parallellisera riktmärkena.
Maron m.fl. REF använder specialiserade predikat för att modellera delningsmönster mellan objekt som lagras i datastrukturer, och använder denna information för att statiskt parallellisera riktmärken från JOldens svit och SPECjvm98-riktmärken.
Identification of HeapCarried Data Dependence Via Explicit Store Heap Models
{'venue': 'In 21st Int’l. WS on Languages and Compilers for Parallel Computing (LCPC’08), LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}