Методы оптимизации Cи/Cи++ - приложений распространяемых в биткоде LLVM с учетом специфики оборудования
Аннотация
В статье рассматриваются методы оптимизации Си/Си++ приложений, применяемые в системе двухэтапной компиляции, позволяющей распространять такие приложения в промежуточном представлении LLVM [1]. Рассматривается методика замещения кода функций во время исполнения, реализованная в динамическом компиляторе LLVM, позволяющая осуществлять динамическую оптимизацию программ. Описывается метод статического инструментирования с неполным покрытием всех дуг потока управления программы и последующей его коррекцией для сбора профиля, позволяющий получать профиль сравнимый по качеству с классическим подходом, но при этом обеспечивающий существенное снижение накладных расходов на сбор профиля. Помимо этого описывается разработанная и реализованная методика конвертации динамически собираемого профиля, для статически скомпилированного приложения в формат, используемый LLVM для машинно-независимых оптимизаций. Описываются как существующие в LLVM оптимизации, модифицированные для использования профиля, так и предлагаются новые. Предлагается метод позволяющий использовать команды предвыборки для повышения эффективности кода обработки массивов. Описывается подход к построению специализированного облачного хранилища приложений, позволяющего решать вопросы оптимизации и защиты программ, а также обеспечивающий снижение накладных расходов на компиляцию и оптимизацию приложений в облачной инфраструктуре.
Список литературы
1. Chris Lattner. LLVM: An Infrastructure for Multi-Stage Optimization.— Master’s thesis, Computer Science Dept., University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL.
2. А. И. Аветисян. Двухэтапная компиляция для оптимизации и развертывания программ на языках общего назначения. – Труды ИСП РАН – 2012. - №12.
3. А.И. Аветисян, К. Ю. Долгорукова; Ш. Ф. Курмангалеев, Динамическое профилирование программы для системы LLVM, 201171-82
4. OProfile official website. http://oprofile.sourceforge.net.
5. Ian Lance Taylor (2008). "A New ELF Linker". GCC Developers' Summit 2008. pp. 129–136. Retrieved 2013-03-06.
6. GNU Binutils, http://www.gnu.org/software/binutils
7. Introduction to the Autotools, http://www.dwheeler.com/autotools/
8. CheckInstall, http://asic-linux.com.mx/~izto/checkinstall/
9. Pratschner, S. An overview of the .net compact framework garbage collector.— 2004. http://blogs.msdn.com/b/stevenpr/archive/2004/07/26/197254.aspx.
10. Soman, S. Efficient and General On-Stack Replacement for Aggressive Program Specialization / Sunil Soman, Chandra Krintz // International Conference on Programming Languages and Compilers. — 2006. — . —http://www.cs.ucsb.edu/~{}ckrintz/papers/osr.pdf.
11. Graphviz Documentation, http://www.graphviz.org/Documentation.php
12. Peng Zhao “Code and Data Outlining”, 2005.
13. Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1988.
14. Jun-Pyo Lee, Jae-Jin Kim, Soo-Mook Moon, Suhyun Kim ”Aggressive Function Splitting for Partial Inlining”, Seoul, South Korea, 2011.
15. David F. Bacon and Peter F. Sweeny, Fast Static Analysis of C++ Virtual Functuion Call, 1996
16. Clang: a C language family frontend for LLVM, http://clang.llvm.org/
17. GCC Free software foundation, http://gcc.gnu.org
18. Справочное руководство по процессорной архитектуре ARM., http://infocenter.arm.com
19. Youfeng Wu, James R. Larus. Static Branch Frequency and Program Profile Analysis. 27th International Symposium on Microarchitecture, 1994
20. Арутюн Аветисян, Андрей Белеванцев, Алексей Бородин, Владимир Несов. Использование статического анализа для поиска уязвимостей и критических ошибок в исходном коде программ. Труды ИСП РАН том 21, 2011, cтр. 23-38.
21. Ш.Ф. Курмангалеев, В.П. Корчагин, Р.А. Матевосян. Описание подхода к разработке обфусцирующего компилятора. Труды Института системного программирования РАН, том 23, 2012 г. Стр. 67-76.
22. Ш.Ф. Курмангалеев, В.П. Корчагин, В.В. Савченко, С.С. Саргсян. Построение обфусцирующего компилятора на основе инфраструктуры LLVM. Труды Института системного программирования РАН, том 23, 2012 г. Стр. 77-92.
23. Р. Жуйков, Д. Плотников, М. Варданян. Автоматическая настройка оптимизационных преобразований компилятора GCC для платформы ARM. Труды Института системного программирования РАН, том 22, 2012 г. Стр. 49-66.
24. K. Pettis, R. C. Hansen. Profile guided code positioning . SIGPLAN Not. 1990 June.Vol. 25, no. 6, pp. 16-27. http://dx.doi.org/10.1145/93548.93550.
25. P. P. Chang, S. A. Mahlke, W.-m. W. Hwu. Using profile information to assist classic code optimizations. Center for Reliable and High-Performance Computing. Urbana-Champaign: University of Illinois, 1991.
26. Da Silva, A. F. Our Experiences with Optimizations in Sun’s Java Just-In-Time Compilers / Anderson F. Da Silva, Vitor S. Costa // Journal of Universal Computer Science. — 2006. — Vol. 12.
27. M. Arnold, Stephen J. Fink, D. Grove, M. Hind, Peter F. Sweeney. A Survey of Adaptive Optimization in Virtual Machines. IBM T. J. Watson Research Center, Hawthorne, USA, 2004.
28. Stephen Fink, David Grove, Michael Hind. Dynamic Compilation and Adaptive Optimization in Virtual Machines. IBM, June 2004.
29. Holzle, U. Adaptive Optimization for SELF: Reconciling High Performance with Exploratory Programming: Ph. D. thesis / Stanford University. —1994. —http://research.sun.com/self/papers/hoelzle-thesis.ps.gz.
Рецензия
Для цитирования:
Курмангалеев Ш.Ф. Методы оптимизации Cи/Cи++ - приложений распространяемых в биткоде LLVM с учетом специфики оборудования. Труды Института системного программирования РАН. 2013;24.
For citation:
Kurmangaleev Sh.F. Machine-specific optimization methods for C/C++ applications that are distributed in the LLVM intermediate representation format. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2013;24. (In Russ.)
Послать статью по эл. почте 