Для улучшения локализации данных используется слияние циклов. Слияние циклов, имеющих общие переменные, может ускорить исполнение за счёт уменьшения количества кэш-промахов. Это преобразование известно давно, но компиляторы выполняют его лишь для простейших случаев.
Наши улучшенные алгоритмы используют предварительные преобразования для корректного слияния циклов, имеющих разное количество итераций и информационные зависимости.
В работе рассматриваются преобразования программ, приводящие к ускорению. Приводятся публикации о различных параллельных вычислительных архитектурах и инструментах разработки эффективных программ для них. Рассматривается сочетание распараллеливания и оптимизации доступа к модулям памяти разного уровня. Отмечается, что отставание автоматической оптимизации программ от потребностей новых архитектур сдерживает развитие новых перспективных вычислительных систем. Формулируются задачи развития теории преобразования программ и оптимизирующих (распараллеливающих) компиляторов, которые могли бы привести к существенному повышению производительности труда программистов. Статья обосновывает призыв к модернизации оптимизирующей компиляции.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.