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Vorlesung Compilertechnik Sommersemester 2008

Vorlesung Compilertechnik Sommersemester 2008. Optimierung M. Schölzel. Einbettung der Optimierung in den Compiler. Gründe für die Optimierung:

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  1. Vorlesung CompilertechnikSommersemester 2008 Optimierung M. Schölzel

  2. Einbettung der Optimierung in den Compiler • Gründe für die Optimierung: • Vom Frontend generierter Zwischencode ist ineffizient, da er aus der Struktur des Quellprogramms entstanden ist und sich nicht an der Zielarchitektur orientiert. • Programmierer schreiben "verbesserungsfähigen" Quellcode. Kontext- prüfung Zielcodeabhängige Optimierungen Backend Quell-text Zwischencode und Symbol- tabelle Ziel-code Scanner Parser Zielcode- erzeugung Zielcodeunab- hängige Optimierungen Frontend

  3. Klassifizierung der Optimierung Eliminierung redun- danter Berechnungen, Berechnung konstanter Ausdrücke Eliminierung redun- danter Berechnungen, Berechnung konstanter Ausdrücke, Codeverschiebung Maschinenunabhängig Registerplanung, Zielcodeauswahl Registerplanung Maschinenabhängig Lokal Global

  4. Grundbegriffe (1) • S = (N,E,q,s) sei ein Steuerflussgraph. • N = {b0,…,bn} sind die Basisblöcke im Steuerflussgraphen, wobei ir0(bi),…,ir#(bi)(bi) die Folge der 3-Adress-Code-Anweisungen in bi ist. • Über b0 = q wird S betreten und über b1 = s (z.B. return) verlassen. • Eine Programmposition ist ein Tupel (i,j) wobei damit die Position unmittelbar vor der 3-Adress-Code-Anweisung irj(bi) gemeint ist. • Mit (0,0) wird Startposition und mit (1,0) Stoppposition bezeichnet. • Ein Pfad  im Steuerflussgraphen von Programmposition (i,j) zur Programmposition (m,n) ist eine Folge 0,…,k von 3-Adress-Code-Anweisungen, für die gilt: • 0…k kann in 3-Adress-Code-Folgen 0…c = 0…k zerlegt werden, so dass: • z= ir0(baz)…ir#(baz)(baz) für 1  z < c und • (0 = irj(ba0)…ir#(ba0)(ba0) und c= ir0(bac)…irn-1(bac) falls c > 0) oder (0 = irj(ba0)…irn-1(ba0) falls c = 0) und • (ba0, ba1),(ba1, ba2),…,(bac-1, bac)  E

  5. Grundbegriffe (2) • Verwendung einer Variablen v:Eine Variable v wird in der Zwischencodeanweisung iri(j) verwendet, falls iri(j) eine der Formen x := v, x :=  v, x := y v, x := v y, x := @v, @v := x, return v, if v then goto label, x := (Type) v, x := call f(…,v,…) hat. • Definition einer Variablen v:Eine Variable v wird in der Zwischencodeanweisung iri(j) definiert, falls iri(j) eine der Formen v := … hat. • Eine definierende Anweisung für v ist eine Anweisung, die v definiert. • Eine verwendende Anweisung für v ist eine Anweisung, die v verwendet.

  6. Copy/Constant Propagation • Ersetze die Verwendung der Variablen y in einer Anweisung iri(j) durch zfalls: • auf allen Pfaden von Programmposition (0,0) zur Programmposition (j,i), eine Anweisung irn(m) = "y := z" existiert und • es auf allen Pfaden von Positionen (m,n+1) zur Position (j,i) keine definierende Anweisung für y und z gibt. • Nach der Ersetzung kann es sein, dass die Variable y nicht mehr benutzt wird. • z darf eine Variable (copy propagation) oder Konstante (constant propagation) sein. • Constant Folding: Ersetze Zwischencodeanweisungen der Form x := y  z bzw. x :=  z durch x := k, falls y und z konstant sind und k das Ergebnis der Operation  ist. t0 := 8 y := t0 t0 := 8 y := 8 t0 := 7 x := t0 t1 := x t2 := y t3 := t1 + t2 z := t3 t1 := x t2 := y t3 := t1 + t2 z := t3 t0 := 7 x := 7 t1 := 7 t2 := 8 t3 := 7 + 8 z := 15 t1 := x t2 := 8 t3 := t1 + 8 x := t3 t0 := y t1 := x t0 := 8 t1 := x …

  7. Dead-Code Elimination • Eine Zwischencodeanweisung iri(j) = "x := e" kann aus dem Zwischencode entfernt werden, falls • für alle Programmpositionen (m,n) an denen x verwendet wird und alle Pfade von (j,i+1) nach (m,n) gilt: x wird auf diesen Pfaden definiert. Dabei ist e ein beliebiger Ausdruck des Zwischencodes oder • kein Pfad von (0,0) nach (j,i) existiert. • Es kann neuer Dead-Code entstehen. t0 := 8 y := 8 y := 8 t0 := 7 x := 7 t1 := 7 t2 := 8 t3 := 7 + 8 z := 15 t1 := x t2 := 8 t3 := t1 + 8 x := t3 x := 7 z := 15 t1 := x t3 := t1 + 8 x := t3 t0 := 8 t1 := x … t0 := 8 t1 := x …

  8. Global Common-Subexpression Elimination • Die Zuweisung iri(j) = "x := e" mit dem Ausdruck e kann durch x := t ersetzt werden, falls: • auf allen Pfaden von Programmposition (0,0) zur Programmposition (j,i), eine Anweisung irn(m) = "y := e" existiert und • es auf allen Pfaden von Positionen (m,n) zur Position (j,i) keine definierenden Anweisungen für die Verwendungen in e gibt und • an allen Positionen (m,n+1) die Anweisung "t := y" eingefügt wird. • Es entstehen neue Kopierbefehle. y := 4 * i x := 6 * j y := 4 * i x := 6 * j x' := x j := j +1 m := 5 * y n := 6 * j x := x * 5 i := i + 1 j := j +1 m := 5 * y n := x' x := x * 5 i := i + 1 n := 6 * j m := i + 1 n := 6 * j m := i + 1

  9. Global Code Motion • Es sei L die Menge der Knoten des Steuerflussgraphen, die auf einem Zykel liegen und d Lder einzige Knoten der nicht zu L gehört und eine Kante zu einem Knoten in L besitzt. • Eine Anweisung iri(j) = "x := e" kann im Block bj L durch x := t ersetzt und am Ende des Blocks d t := e eingefügt werden, falls kein Block in L eine Definition einer Verwendung in e enthält. • Es entstehen neue Kopierbefehle. y := 4 * i x := 6 * j x' := x m' := 5 * y y := 4 * i x := 6 * j x' := x j := j +1 m := 5 * y n := x' x := x * 5 i := i + 1 j := j +1 m := m' n := x' x := x * 5 i := i + 1 n := 6 * j m := i + 1 n := 6 * j m := i + 1

  10. Strength-Reduction in Schleifen • Suchen einer Variablen x (Induktionsvariablen), die in jedem Schleifendurchlauf um eine Konstante c erhöht wird. • Suchen nach einer Berechnung y := f(x), wobei f(x + c) – f(x) = dx • Statt f(x) in jeder Iteration zu berechnen, wird in jeder Iteration zu ydx addiert. y := 4 * i x := 6 * j x' := x m := 5 * y n := x' x'' := x * i y := 4 * i x := 6 * j x' := x m := 5 * y n := x' j := j +1 z := x * i i := i + 2 j := j +1 z := x'' t := 2 * x x'' := x'' + t i := i + 2 n := 6 * j m := i + 1 n := 6 * j m := i + 1

  11. Datenflussanalyse • Beobachtung: In den meisten Beispielen wurden Informationen der folgenden Art genutzt: • auf allen Pfaden zur Programmposition (j,i) existiert eine Anweisung der Art … und • auf allen Pfaden zwischen diesen Anweisungen und der Position (j,i) existiert keine Anweisung der Art … . Information I gilt hier auch nicht mehr. Erzeugt eine Information I … t3 := t1 + t2 … Information I gilt noch … und hier… Information I gilt auch hier… Zerstört die Information I … t0 := t1 – t9 … … t2 := t3 * t5 … … und hier. Information I gilt hier nicht mehr.

  12. Grundprinzip der Datenflussanalyse • Informationen I breiten sich entweder mit oder gegen den Steuerfluss aus. • Für jeden Basisblock b gibt es: • Eingehenden Informationen: in(b), • ausgehende Informationen: out(b), • erzeugte Informationen: gen(b), • zerstörte Informationen: kill(b). • Abhängig von der Ausbreitungsrichtung der Informationen sind: • Vorwärtsanalyse: • in(b) = out(b1)  out(b2)  …  out(bn), wobei die bi die Steuerflussvorgänger von b sind und • out(b) = (in(b) – kill(b))  gen(b) (Transferfunktion genannt) • Rückwärtsanalyse: • out(b) = in(b1)  in(b2)  …  in(bn), wobei die bi die Steuerflussnachfolger von b sind und • in(b) = (out(b) – kill(b))  gen(b) (Transferfunktion genannt) • Durch den Steuerflussgraphen wird eine Mengengleichungssystem definiert. • Falls der Steuerflussgraph Zyklen enthält, ist das Mengengleichungssystem rekursiv; Lösung durch Fixpunktiteration.

  13. Beispiel: Reaching Definitions • Bei Verwendung einer Programmvariablen an Position (i,j) interessiert, an welchen Programmpositionen der Wert der Variablen definiert wurde. • Menge aller Informationen: (()V) • Vorwärtsanalyse mit  :=  • gen(bi) := {((i,j),v) | irj(i) ist letzte Definition von v in bi} • kill(bi) := {((m,n),v) | m, n   und bi enthält eine Definition von v} gen(b2) = {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)} kill(b3) = {((m,n),t0), ((m,n),t1), ((m,n),t2)} in(b2) = in(b3) = in(b4) = in(b1) =  {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)} {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)}  {((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)} {((2,1),t1), ((2,2),t2), ((3,1),t0), ((2,0),t0), ((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)}  {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)} {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)}  {((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)} {((3,1),t0)}  {((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)}     b0 t0 := a t1 := b t2 := t0 + t1 b2 gen(b3) = {((3,1),t0)} kill(b3) = {((m,n),t0)} out(b0) = out(b2) = out(b3) = out(b4) =      {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)} {((3,1),t0)} {((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)}  {((2,0),t0), ((2,1),t1), ((2,2),t2)} {((2,1),t1), ((2,2),t2), ((3,1),t0)} {((2,0),t0), ((2,1),t1)}  {((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)} b3 t0 := t2 – t0 t0 := b b4 t3 := t2 t4 := t3 * t2 t2 := t2 – t4 b1 gen(b4) = {((4,0),t3), ((4,1),t4), ((4,2),t2)} kill(b4) = {((m,n),t3), ((m,n),t4), ((m,n),t2)}

  14. Anwendung Reaching Definition • Erkennung der Benutzung einer Variablen vor ihrer Definition. • Definiere out(b0) := {((0,0),v) | v hat Verwendung im Steuerflussgraph}. • Berechne Reaching Definitions. • Falls bei einer Verwendung von v die Information ((0,0),v) vorhanden ist, dann kann es einen Pfad zu dieser Verwendung geben, auf dem v nicht initialisiert wird.

  15. Beispiel: Lebendige Variablen • An einer Programmposition (i,j) interessiert für eine Variable v, ob es einen Pfad zu einer Programmposition gibt, an der v verwendet wird, ohne auf diesem Pfad definiert zu werden. • Menge aller Informationen: (V) • Rückwärtsanalyse mit  :=  • gen(bi) := {v | irj(i) ist Verwendung von v und für alle 0  k < j gilt: irk(i) ist keine Defintion von v} • kill(bi) := {v | v wird in bi definiert} gen(b2) = {a,b} kill(b2) = {t0,t1,t2} b0 in(b0) = in(b2) in(b2) = (in(b3)  in(b4) – kill(b2))  gen(b2) in(b3) = (in(b1) – kill(b3))  gen(b3) in(b4) = ((in(b4)  in(b1)) – kill(b4))  gen(b4) b2 t0 := a t1 := b t2 := t0 + t1 gen(b4) = {t2} kill(b4) = {t2,t3,t4} gen(b3) = {b, t2, t0} kill(b3) = {t0} b3 t0 := t2 – t0 t0 := b b4 t3 := t2 t4 := t3 * t2 t2 := t2 – t4 b1 gen(b4) =  kill(b4) = 

  16. Anwendung Lebendige Variablen • Registerallokation: • Treffen der Spill-Entscheidung in Basisblöcken. • Bestimmung der zu sichernden Variablen am Ende eines Basisblocks. • Globale Registerallokation durch Graphfärbung: • Konstruktion eines Interferenzgraphen • Variablen sind Knoten • Eine Kante zwischen zwei Knoten existiert gdw. es eine Programmposition gibt, an der beide Variablen lebendig sind. • Färbung des Interferenzgraphen liefert eine Registerallokation (Jede Farbe entspricht einem Prozessorregister). • Details…

  17. Beispiel: Reaching Copies • An einer Position (i,j) interessiert, ob auf allen Pfaden von (0,0) nach (i,j) eine Anweisung x := y liegt und auf allen Pfaden von diesen Anweisungen nach (i,j) weder x noch y definiert werden. • Menge aller Informationen: ({x := y | x ist Variable, y ist Variable oder Konstante}) • Vorwärtsanalyse mit  :=  • gen(bi) := {x := y | nach irj(i) = "x := y" folgt keine Definition von x oder y in bi} • kill(bi) := {x := y, y := x | bi enthält eine Definition von x und y ist Konstante oder Variable} • Ist an einer Programmposition irj(i) = "z := e" die Information x := y verfügbar und e enthält eine Verwendung von x, dann kann x durch y ersetzt werden.

  18. Beispiel: Available Expressions • An einer Programmposition (i,j) ist ein Ausdruck e verfügbar, falls e auf allen Pfaden von Position (0,0) nach (i,j) berechnet wurde und für jeden dieser Pfade gilt, dass nach der letzten Berechnung von e die verwendeten Variablen in e bis zur Position (i,j) nicht definiert wurden. • Menge aller Informationen: Menge aller Teilmengen von Ausdrücken. • Vorwärtsanalyse mit  := . • gen(bi) := {e | irj(i) = "t := e" und für alle j < k  #(bi) gilt: irk(i) ist keine Definition einer Verwendung in e} • kill(bi) := {e | eine Verwendung in e wird in bi definiert}

  19. Rahmenwerk zur Datenflussanalyse (DFA) • DFA-Rahmenwerk: (D, I, , F) besteht aus: • Der Richtung D der Analyse (vorwärts oder rückwärts) • Einem Halbverband (I, ), d.h. für alle x, y, z  I • x  x = x • x  y = y  x • x  (y  z) = (x  y)  z • es ex. ein   I, so dass für alle x  I gilt   x = x • Einer Menge F, die für jeden Basisblock des Steuerflussgraphen eine Transferfunktion f : I  I enthält, die monoton und stetig ist. • Induzierte Ordnung auf I: x  y gdw. x  y = y • Voraussetzungen für den Fixpunktsatz von Tarski und Knaster sind erfüllt. Damit existiert der kleinste Fixpunkt und kann durch Iteration berechnet werden, weil: • (I, ) ist eine vollständig geordnete Menge, weil für alle x, y  I gilt: x  y ist kleinste oberer Schranke von x und y. • Jedes f F ist monoton und stetig.

  20. (I,) ist eine geordnete Menge • Reflexivität:x  x gilt wegen x  x = x. • Antisymmetrisch:x  y und y  x  x  y = y und y  x (= x  y) = x  x = y. • Transitivität:x  y und y  z  x  y = y und y  z = z  z = (x  y)  z = x  (y  z) = x  z  x  z.

  21. (I,) ist eine vollständig geordnete Menge • Wir zeigen: Für alle x, y  I ist z = x  y die kleinste obere Schranke von x und y: • x  z  x  z = x  (x  y) = (x  x)  y) = x  y = z. • y  z  y  z = y  (x  y) = y  (y  x) = (y  y)  x) = y  x = x  y = z. • Angenommen x  u und y  u, dann x  u = u und y  u = u und z  u = u  u = u  u = x  u  y  u = x  u  y = z  u  z  u • Damit ist für jede endliche nicht leere Kette K  I mit K = {k1, k2, k3,…,kn} k1 k2  k3  …  kn die kleinste obere Schranke von K.

  22. Fixpunktiteration • Es ist der Fixpunkt einer Funktion F(out(b0),…,out(bm)) = F((out(b0),…,out(bm))) bzw. (in(b0),…,in(bm)) = F((in(b0),…,in(bm))) gesucht. • Durch den Steuerflussgraphen wird für jede Komponente out(bi) bzw. in(bi) eine Mengengleichung erzeugt: • Vorwärtsanalyse:out(bi) = fi(out(bk1)…out(bkn)), wobei bk1,…,bkn die Steuerflussvorgänger von bi sind und 0  kj m. • Rückwärtsanalyse:in(bi) = fi(in(bk1)…in(bkn)), wobei bk1,…,bkn die Steuerflussvorgänger von bi sind und 0  kj m. • Wir schreiben kurz: (b0,…,bm) = F((b0,…,bm)) und abstrahieren von der Richtung. • Die induzierte Ordnung auf I wird zu einer Ordnung auf Im+1 erweitert:(a0,…,am)  (b0,…,bm) gdw. j: 0  j  m  aj  bj. Analog wird der Operator  für einen Vektor erweitert. • Unter der Voraussetzung, dass die Transferfunktionen fi monoton und stetig sind, ist es F auch (Beweis folgt).

  23. Monotonie von F • F monoton gdw. aus (a0,…,am)  (b0,…,bm) folgt F(a0,…,am)  F(b0,…,bm). • a = (a0,…,am)  (b0,…,bm) = b gdw. i: ai  bi. • Für jedes ai und bi gilt nun: • Es seien ak1,…,akn bzw. bk1,…,bkndie Komponenten in a bzw. b, die den in/out-Resultaten der Steuerflussvorgänger/-nachfolger von ai bzw. bi entsprechen. • Wegen akj  bkj ist ak1…akn bk1…bkn. (Bew. durch Induktion; im Schritt: a b  ab = b und a' b'  a'b' = b'  bb' = ab a'b' = (aa')  (bb')  (aa')  (bb')). • Wegen der Monotonie der Transferfunktion fi gilt dann fi(ak1…akn) fi(bk1…bkn) • Und damit F(a0,…,am)  F(b0,…,bm)

  24. Stetigkeit von F • F stetig gdw. F(a0,…,am) F(b0,…,bm) = F(a0b0,…,ambm). • Es seien ai' und bi' die i-ten Komponenten des Resultats von F(a) bzw. F(b), d.h.: b'i = fi(bk1,…,bkn ) und a'i = fi(ak1,…,akn) • Wegen der Stetigkeit von fi gilt: a'i  b'i= fi(ak1,…,akn)fi(bk1,…,bkn) = fi(ak1)… fi(akn)fi(bk1)…fi(bkn) = fi(ak1) fi(bk1)…fi(akn)fi(bkn) = fi(ak1bk1)…fi(aknbkn) = fi(ak1bk1,…,aknbkn). • fi(ak1bk1,…,aknbkn) ist auch die i-te Komponente des Resultats von F(a0b0,…,ambm)

  25. Ende der Optimierung Ende der Vorlesung

  26. Beispiel Steuerflussgraph/Interferenzgraph d := 0 a := 1 c := 3 (d) (a,d) (a,d,c) u v t w e f := c (a,c,f,d) d:= d+1 r := 2*d s := 3*c t := r+s e := t+5 d:= a+f u := c v := u+1 w := v+1 e := v (c,d) (c,d,r) (d,s,r) (d,t) (d,e) (c,d) (d,u) (d,v) (d,w) (d,e) a d s f c r z c:= d+3 a := e*c (d,c) (d,c,a) z:= a+d (z)

  27. Färbung des Interferenzgraphen u • Gesucht Färbung I : V  R mit I(u)  I(v) gdw. {u,v}  E, wobei R die Menge der Prozessorregister ist. • Finden einer Färbung durch schrittweises Entfernen von Knoten v mit adjazenten Kanten, falls v mit echt weniger als |R| Knoten adjazent ist: • Falls kein Knoten mit weniger als |R| Nachbarn existiert, dann Spillentscheidung treffen. • Falls I zum leeren Graphen reduziert wurde, Einfügen der Knoten mit Kanten in umgekehrter Reihenfolge und Färben der Knoten. v t w e s a d f c r z I = (V, E), R = {0,1,2} w w v v u u t t e e a a d d s s d4 d4 c f f c r r z z w v u t e d4 z d1 d2 d3 s r c f a d1 d1 d2 d2 d3 d3

  28. Spillen Spillen von d d := 0 @&d := d a := 1 c := 3 (d) () (a,d) (a,c) d := 0 a := 1 c := 3 (d) (a,d) (a,d,c) f := c (a,c,f) f := c (a,c,f,d) d1 := @&d d1:= d1+1 @&d := d1 r := 2*d s := 3*c t := r+s e := t+5 d2 := a+f @&d := d2 u := c v := u+1 w := v+1 e := v (c,d1) (c,d1) (c) (c,r) (s,r) (t) (e) (c,d2) (c) (u) (v) (w) (e) d:= d+1 r := 2*d s := 3*c t := r+s e := t+5 d:= a+f u := c v := u+1 w := v+1 e := v (c,d) (c,d,r) (d,s,r) (d,t) (d,e) (c,d) (d,u) (d,v) (d,w) (d,e) d3 := @&d c:= d3+3 a := e*c (d3,c) (c) (c,a) c:= d+3 a := e*c (d,c) (d,c,a) d4 := @&d z:= a+d (d4) (z) z:= a+d (z)

  29. Auswahl der Spillvariablen • Falls ein Interferenzgraph nicht weiter reduziert werden kann, dann wird aus den verbleibenden Knoten der ausgewählt, für denminimal ist. Dabei sind DefUse(v) alle Programmpositionen, an denen v verwendet/definiert wird. und deepth(p) die Schachtelungstiefe der innersten Schleife, die die Programmposition p enthält. • Vor/nach allen Verwendungen/Definitionen von v wird Spillcode in den Zwischencode eingefügt. • Interferenzgraph muss neu konstruiert werden. • Es können mehrere solcher Iterationen erforderlich sein, bis eine Färbung des Interferenzgraphen gefunden wird. • Variablen zwischen deren Definition und Verwendung keine anderen Variablen sterben, werden nicht gespillt.

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