Optimización y paralelización automática de programas mediante el procesamiento de información incompleta.

En este trabajo de tesis se estudia una nueva técnica de optimización automática de programas denominada evaluación parcial, basada en procesar información incompleta en una etapa previa a la ejecución final del programa. Las precomputaciones realizadas con esta técnica generan un código residual má...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: J. Reyes Juárez Ramírez
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2000
País:México
Institución:Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
Repositorio:Repositorio Institucional CICESE
Idioma:español
OAI Identifier:oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/2152
Acceso en línea:http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2152
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spelling Optimización y paralelización automática de programas mediante el procesamiento de información incompleta. Automatic optimization and parallelization of programs by incomplete information processing J. Reyes Juárez Ramírez info:eu-repo/classification/Autor/Programación declarativa info:eu-repo/classification/cti/7 info:eu-repo/classification/cti/33 info:eu-repo/classification/cti/3304 En este trabajo de tesis se estudia una nueva técnica de optimización automática de programas denominada evaluación parcial, basada en procesar información incompleta en una etapa previa a la ejecución final del programa. Las precomputaciones realizadas con esta técnica generan un código residual más simple de interpretar por parte del compilador y de una ejecución más rápida con el resto de los datos de entrada. Se estudia el modelo de computación paralela de la máquina de redes abstractas (ANM, por sus siglas en inglés) que aplica el procesamiento de información incompleta tanto en la evaluación, como en la ejecución del código. Este modelo se basa en la transformación de programas mediante redes asociativas, las cuales se reducen completa o parcialmente dependiendo de la disponibilidad de los datos de entrada, permitiendo de esta manera obtener un resultado final del programa o aplicar la evaluación parcial en forma simple. Se propone la aplicación de la evaluación parcial sobre la actividad de un intérprete para el lenguaje C en la ANM, como una nueva técnica de paralizar programas imperativos en forma automática con un alto grado de eficiencia del paralelismo obtenido, en la cual no es necesario realizar un análisis sobre el código fuente para resolver problemas de la dependencia de datos, accesos concurrentes a memoria y efectos colaterales, como se hace en la paralelización tradicional. In this thesis work a new automatic optimization technique named partial evaluation is studied. This technique is based on computation of incomplete information in a previous phase of final program execution. The result of precomputation is a residual code more easy to interpret by the compiler and much faster to execute with the remainded data entry. A model of parallel computation named Abstract Network Machine (ANM) is described which use incomplete information processing during program evaluation and execution. This model is based on program transformations using associative networks. The networks are reduced fully or partialy in order of data entry availability, obtaining a program result or allowing to apply partial evaluation in traditional way. A new technique for automatic parallelization of imperative programs is proposed. This technique applays partial evaluation to evaluate the activity of C program interpreter on ANM, achieving a high degree of effectiveness of the parallelism without performing a source code analysis to detect data dependences, memory concurrent acceses and side effects like in traditional parallelization. CICESE http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2152
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