IA-64二进制翻译中优化代码消除技术

IA-64架构为获得高性能支持许多先进体系结构的特性，例如显式指令级并行，指令判定执行，以及投机装入等，这些特性对编译器是可见的，但是为了充分利用这些体系结构的特性，编译器优化往往将程序的代码进行深度重构，使得从优化后的可执行代码中很难恢复源程序逻辑。本文提出了在IA-64二进制翻译中应用优化代码消除技术，提高翻译效率和生成目标机代码的质量。     

基于二进制动态插装程序执行路径追踪

系统平台、编译器以及编译选项的差异,都可能会导致程序的源代码和编译得到的可执行代码之间存在语义差异,仅对源代码进行分析可能会遗漏隐藏在可执行代码里的漏洞。即使在源代码分析中验证了所需要的安全性质,也无法保证不违反可执行代码中的安全性质。本文基于一个二进制动态插装框架,设计并实现了一种对程序执行路径进行追踪的原型系统。实验证明,本系统在准确追踪执行路径的同时,能够过滤掉90%~99%的次要指令,极大提高了分析效率。最后,本文对其他的技术方案、现有原型系统的不足以及未来的工作进行了讨论。     

基于标记语言的并行多核编程方法

提出一种在多核平台上的快速多线程编程模型ThreadXML。该模型通过使用标记语言形式,提高程序的开发效率,支持可视化,增强并行程序设计的移植性。其中,语言模型编译器的实现采用代码模板技术和面向对象技术相结合的方式,能将ThreadXML源代码转换成目前可执行的程序代码,辅助可视化工具采用图元对象和代码模板技术实现。     

同步数据流语言输入结构体的可信翻译

为最大程度地减少同步数据流语言编译过程中由编译器引入的错误,需要利用形式化方法自动生成代码,保证编译器产生的代码能够应用于核能仪控系统.本研究使用定理证明工具Coq,对同步数据流语言Lustre到Clight的主节点输入结构翻译阶段涉及的语法、语义及翻译算法进行了形式化定义,并完成翻译算法的形式化证明.研究表明这种经过形式化的编译器能够生成与源代码行为一致的可信目标代码,同时生成的目标代码能够很好满足核能仪控系统的执行规范.     

基于硬件cache锁机制的Java虚拟机即时编译器优化

Java虚拟机即时编译器以方法为单位进行编译,编译器将字节码方法编译成可执行代码,并经过数据cache存入内存中,当再次执行到该代码段时,处理器需要从包含该代码段的内存区域取指令执行,如果该内存区域在数据cache中已经建立映射,就可以直接从数据cache中读取数据,读数据的性能就会有大幅度的提高.但是编译生成的大量可执行代码在cache中频繁替换,当生成代码被替换出cache后,代码再次执行时处理器必须访问速度较慢的主存储器,成为编译器的性能瓶颈.设计并实现了硬件cache锁机制,提出了一种软硬件协同设计的即时编译方法.通过该方法,生成代码执行时的cache失效次数降低了6.9%,SPECjvm2008中程序最高获得了17.9%的性能提升,平均性能提升4.2%.     

前言

随着信息技术的发展和普及,软件在计算机系统中的作用越来越重要.软件的可信性受到了日益广泛的关注.高级语言编写的软件必须经过编译才能在硬件上执行,因此编译器的可信性直接影响软件的可信性.概括地讲,可信编译是指编译器在保证编译过程正确性(编译前的源代码和编译后的目标代码语义一致)的同时,确保生成的目标代码是可信的.可信编译器不仅仅实现语义保持的代码转换功能,还     

IA-64逆向工程中谓词消除技术研究

IA-64体系结构支持判断执行，提高指令级并行性，但是编译器为了充分利用该特性而做的优化将程序代码进行深度重构，对逆向工程来说很难从优化后的可执行代码中恢复原程序逻辑。该文提出了消除谓词的反优化技术，提高了可执行代码逆向工程的质量。     

面向嵌入式系统的优化编译器生成器设计

构造嵌入式系统是一个硬件软件的协同设计问题 .嵌入式软件的有效开发需要相应编译器的支持 .由于嵌入式系统存储空间有限 ,所以编译器生成的机器代码必须非常紧凑 .我们可以使用编译器的生成器来提高编译器的开发效率 .本文给出了一种编译器生成器的设计原理 ,利用该编译器生成器可以迅速生成面向某种指令系统和机器特征 ,并且能够对输出代码进行自动紧凑的编译器     

代码缺陷与代码味道的自动探测与优化研究

为了实现代码缺陷与代码味道的自动探测与优化, 提升优化与重构的效率, 设计并开发了一套名为SCORT的源代码优化与重构工具。SCORT将源代码解析为抽象语法树, 再探测其中存在的代码缺陷和代码味道, 最后对缺陷和味道进行自动优化和重构。在SCORT中已经实现了对15种常见代码缺陷和六种常见代码味道的检测以及自动优化与重构, 提供了多种代码味道的自动重构算法, 且具有良好的可扩展性。通过对三个待测项目的探测和优化实验结果表明, 对于常见代码缺陷的探测和优化, SCORT的精确率、召回率和准确率均可达100%; 对于部分常见的代码味道, SCORT尚需进一步完善。SCORT有助于开发人员提高代码质量, 减少源代码中存在的缺陷和味道。     

动态二进制翻译中的指令调度技术研究与实现

动态二进制翻译提供了无需重新编译源代码就能将源机器生成的可执行代码自动转换到目标机器的方法,很好地解决了代码兼容性问题.其核心思想是根据程序的动态运行信息找到反复执行的代码序列,对代码序列进行翻译和优化,并将结果多次重用.指令调度作为一种有效的编译优化手段,也适用于动态二进制翻译.在对gcc的指令调度器分析研究的基础上,结合动态二进制翻译的实时性特点,提出了适合动态二进制翻译的效率高、开销小的指令调度算法.     

面向MPI代码生成的Open64编译器后端

随着计算机体系结构的发展,分布式存储结构以其良好的扩展性逐渐占据了高性能计算机体系结构市场的主导地位.为了将现有的串行程序转换为能够在高性能计算机上运行的并行程序,研究人员提出了并行化编译器.然而,当前面向分布存储并行系统的编译器发展却相对较慢,而面向共享存储并行系统的编译器及其相应技术已逐渐成熟.一种开发面向分布存储并行系统编译器的可行方法是改进现有的面向共享存储并行系统的编译器,使其自动生成能够在分布存储结构高性能计算机上运行的MPI(Message Passing Interface)并行程序.因此,该文为面向共享存储并行系统的编译器Open64设计并实现了一个支持MPI代码生成的后端.根据分布式并行化编译的特点,主要从自动生成计算划分、改进循环优化和自动生成MPI并行代码3个方面对Open64进行了改进,使其能够实现面向分布存储的并行化编译.实验测试利用带有MPI后端的Open64对串行程序进行编译,生成的MPI并行代码可直接运行在具有分布存储结构的高性能计算机上.通过将该MPI并行代码的执行效率与传统面向分布存储并行系统编译器生成的MPI代码效率进行比较,并行效率有明显的提升.     

Javigator:Java代码导读及分析管理工具的设计

为克服阅读理解源代码的困难,根据现有的软件开发辅助工具的特点,对源代码导读和管理工具进行了深入的分析和研究.针对业界大量使用的Java语言,设计并实现了一个旨在以Java源代码导读为主、并具代码抽取等分析管理功能的交互式软件开发辅助工具Javigator.作为Eclipse的插件,能帮助开发人员快速地阅读理解Java源程序,并支撑对关注代码的快速测试及代码重用.Javigator使用灵活方便,可明显降低开发中理解及管理源代码的难度,提高开发的效率.     

基于卷积神经网络的代码注释自动生成方法

自动化代码注释生成技术通过分析源代码的语义信息生成对应的自然语言描述文本,可以帮助开发人员更好地理解程序,降低软件维护的时间成本.大部分已有技术是基于递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的编码器和解码器神经网络实现的,但这种方法存在长期依赖问题,即在分析距离较远的代码块时,生成的注释信息的准确性不高.为此,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的自动化代码注释生成方法来缓解长期依赖问题,以生成更准确的注释信息.具体而言,通过构造基于源代码的CNN和基于AST的CNN来捕获源代码的语义信息.实验结果表明,与DeepCom和Hybrid-DeepCom这两种最新的方法相比,在常用的BLEU和METEOR两种评测指标下,所提方法能更好地生成代码注释,且执行时间更短.     

用代码缓存复用技术提升Android即时编译器效率

选择性编译能降低程序编译开销和生成代码的存储空间需求,但面临热方法检测延时和编译延时问题.现有降低这些延时的方法因需要复杂数据结构、算法或特殊硬件的支持而不适合嵌入式虚拟机平台.针对嵌入式平台,提出使用将可执行代码缓存至文件并按需复用的方法来降低这两种延时.为此,本文以Android系统虚拟机的即时编译器为基础,设计实现了轻量级的CCARF(Code Cache and Reuse Framework).CCARF为即时编译器设计了位置无关代码生成算法,使编译生成的代码不合位置依赖信息,从而保证代码可被正确复用;基于该算法,CCARF实现了一个代码管理器,高效地将位置无关代码缓存并复用.SPECjvm98基准测试集的测试结果表明,CCARF能在控制生成代码增长的前提下,平均提升基准测试程序性能约11％.     

基于前馈神经网络的编译器测试用例生成方法

编译器模糊测试,是测试编译器功能性与安全性的常用技术之一.模糊测试器通过产生语法正确的测试用例,对编译器的深层代码展开测试.近来,基于循环神经网络的深度学习模型被引入编译器模糊测试用例生成过程.针对现有方法生成测试用例的语法正确率不足、生成效率低的问题,提出一种基于前馈神经网络的编译器模糊测试用例生成方法,并设计实现了原型工具FAIR.与现有的基于token序列学习的方法不同,FAIR从抽象语法树中提取代码片段,利用基于自注意力的前馈神经网络捕获代码片段之间的语法关联,通过学习程序设计语言的生成式模型,自动生成多样化的测试用例.实验结果表明,FAIR生成测试用例的解析通过率以及生成效率均优于同类型先进方法.该方法显著提升了检测编译器软件缺陷的能力,已成功检测出GCC和LLVM的20处软件缺陷.此外,该方法具有良好的可移植性,简单移植后的FAIR-JS已在JavaScript引擎中检测到两处软件缺陷.     

分块内存的数据分布优化

为了提高访存效率,提供可以与计算流水线并行执行的多个独立的访存流水线,魂芯DSP片上存储器设计时采用分块内存结构,并在核内提供多个独立的地址生成单元用于访存操作.针对分块内存的结构特点,编译器对程序中的存储访问构建关于变量的冲突图,对分块内存进行存储块分配,优化数据在分块内存的分布.以数据在分块内存的优化分布为基础,指导程序中访存操作在地址生成单元的优化分配,使得编译器生成的代码可以最大程度地挖掘程序中数据访问的并行性.实验表明,基于分块内存的数据分配分布优化为其它优化如地址寄存器的分簇、访存向量化、软件流水等经典优化提供了良好基础,保证了编译器生成的代码可以充分发挥魂芯DSP提供的指令级并行能力.     

面向RISC-V处理器的GCC移植与优化

嵌入式RISC-V处理器交叉开发生成高质量目标代码的关键是GCC的移植与优化.分析GCC的基本结构和RISC-V体系结构的数据与指令特点,建立GCC后端移植机制,采用机器描述方法,生成32位riscv-none-embed-gcc编译器,实现RISC-V处理器的GCC移植,设计强度削弱的窥孔优化方法解决中间代码生成过程中CPU计算代价高的问题.验证与测试结果表明编译器编译正确并具有通用功能,优化后编译生成的目标代码体积减少约11％,提高了目标代码质量,节省了嵌入式处微理器的存储空间.     

SIMD计算机的优化编译器设计

利用处理器的相关资源,提高编译器优化性能和增强代码可适应性是SIMD处理器优化编译的关键。该文基于M语言和LSSIMD体系结构,结合现代编译器的编译技术,提出针对SIMD协处理器编译器的优化和实现方法,包括寄存器分配、单值合并、代码压缩等。实验结果表明,编译生成的目标代码准确、高效。     

基于神经网络的自动源代码摘要技术综述

源代码的摘要可以帮助软件开发人员快速地理解代码,帮助维护人员更快地完成维护任务.但是,手工编写摘要代价高、效率低,因此人们试图利用计算机自动地为源代码生成摘要.近年来,基于神经网络的代码摘要技术成为自动源代码摘要研究的主流技术和软件工程领域的研究热点.首先阐述了代码摘要的概念和自动代码摘要的定义,回顾了自动代码摘要技术...     

嵌入式C语言在系统开发中的代码优化

嵌入式系统对应用软件的质量要求很高.在嵌入式开发中须注意对代码进行优化,尽可能地提高代码效率.虽然C编译器对代码作了一定程度的优化,但大部分由编译器执行的优化技术仅涉及执行速度和代码量的平衡,不可能使程序既快又小,因而必须在编写程序时采取必要的措施.文章针对高效率嵌入式程序的优化提供了一些编程技巧,可作买际系统开发的参考.