Low-cost memory analyses for efficient compilers
Analyses de mémoire à bas coût pour des compilateurs efficaces
Résumé
This thesis was motivated by the emergence of massively parallel processing and supercomputing
that tend to make computer programming extremely performing. Speedup, the power consump-
tion, and the efficiency of both software and hardware are nowadays the main concerns of the
information systems community. Handling memory in a correct and efficient way is a step toward
less complex and more performing programs and architectures. This thesis falls into this context
and contributes to memory analysis and compilation fields in both theoretical and experimental
aspects.
Besides the deep study of the current state-of-the-art of memory analyses and their limitations,
our theoretical results stand in designing new algorithms to recover part of the imprecision
that published techniques still show. Among the present limitations, we focus our research on
the pointer arithmetic to disambiguate pointers within the same data structure. We develop our
analyses in the abstract interpretation framework. The key idea behind this choice is correctness,
and scalability: two requisite criteria for analyses to be embedded to the compiler construction.
The first alias analysis we design is based on the range lattice of integer variables. Given a pair of
pointers defined from a common base pointer, they are disjoint if their offsets cannot have values
that intersect at runtime. The second pointer analysis we develop is inspired from the Pentagon
abstract domain. We conclude that two pointers do not alias whenever we are able to build a
strict relation between them, valid at program points where the two variables are simultaneously
alive. In a third algorithm we design, we combine both the first and second analysis, and enhance
them with a coarse grained but efficient analysis to deal with non related pointers.
We implement these analyses on top of the LLVM compiler. We experiment and evaluate their
performance based on two metrics: the number of disambiguated pairs of pointers compared to
common analyses of the compiler, and the optimizations further enabled thanks to the extra
precision they introduce.
La rapidité, la consommation énergétique et l’efficacité des systèmes logiciels et matériels sont
devenues les préoccupations majeures de la communauté informatique de nos jours. Gérer de
manière correcte et efficace les problématiques mémoire est essentiel pour le développement
des programmes de grande tailles sur des architectures de plus en plus complexes. Dans ce
contexte, cette thèse contribue aux domaines de l’analyse mémoire et de la compilation tant sur
les aspects théoriques que sur les aspects pratiques et expérimentaux. Outre l’étude approfondie
de l’état de l’art des analyses mémoire et des différentes limitations qu’elles montrent, notre
contribution réside dans la conception et l’évaluation de nouvelles analyses qui remédient au
manque de précision des techniques publiées et implémentées. Nous nous sommes principalement
attachés à améliorer l’analyse de pointeurs appartenant à une même structure de données, afin
de lever une des limitations majeures des compilateurs actuels. Nous développons nos analyses
dans le cadre général de l’interprétation abstraite « non dense ». Ce choix est motivé par les
aspects de correction et d’efficacité : deux critères requis pour une intégration facile dans un
compilateur. La première analyse que nous concevons est basée sur l’analyse d’intervalles des
variables entières ; elle utilise le fait que deux pointeurs définis à l’aided’un même pointeur de
base n’aliasent pas si les valeurs possibles des décalages sont disjointes. La seconde analyse
que nous développons est inspirée du domaine abstrait des Pentagones ; elle génère des relations
d’ordre strict entre des paires de pointeurs comparables. Enfin, nous combinons et enrichissons les
deux analyses précédentes dans un cadre plus général. Ces analyses ont été implémentées dans
le compilateur LLVM. Nous expérimentons et évaluons leurs performances, et les comparons
aux implémentations disponibles selon deux métriques : le nombre de paires de pointeurs pour
lesquelles nous inférons le non-aliasing et les optimisations rendues possibles par nos analyses.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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