Compilation d'allocation mémoire par analyse de trace avec passage à l'échelle

Cette thèse, intitulée “Compilation d'allocation mémoire par analyse de trace avec passage à l'échelle”, étudie l’utilisation de l’analyse dynamique pour en déduire des réductions de trace mémoire. Le but plus large est d’exploiter les informations du programme qui sont disponibles à l’éxecution pour aller plus vite que les techniques d’analyses statiques tradictionnelles, car elles ne parviennent pas à passer à l’échelle pour des noyaux de programmes qui sont plus lourds en termes de nombres d’instructions et qui sont de dimension élevée.La méthodologie de recherche a été d’étudier l’état de l’art des méthodes de “contraction de tableau”, une optimisation de compilation qui consiste à réduire la mémoire allouée; Puis, reconstruire la théorie et la pratique de ces méthodes, en donnant des preuves pour des nouveaux algorithmes et en les implémentant pour quantifier leurs performances en terme de temps d’analyse mais aussi de facteur de réduction de mémoire. Les programmes utilisés pour mesurer les performances sont des exemples adaptés provenant de la collection de programmes “PolyBench”. Les modifications sont généralement les facteurs de parallélisation, le tuilage, et l’ajustement du padding.Les contributions clés de ces travaux sont la création de deux nouvelles méthodes d’analyse pour l’optimization de “contraction de tableau”. La première a pour but de donner des tailles constantes pour les tableaux temporaires, ce qui importe grandement dans le contexte des canaux de communications des applications de Calcul Haute-Performance. La seconde méthode est une approche plus générale qui reconstruit plusieures itérations d’une structure de données qui décrit les cases de tableau utilisées, et produit des tailles paramétriques pour les tableaux.Cette thèse a mené à l’implémentation d’un outil nommé PoLa qui comporte environ 4000 lignes de code en C++.