자바 바이트코드는 스택기반 코드이다. 스택기반 코드는 스택 접근 명령어를 사용하기 때문에 분석과 최적화를 어렵게 한다. 따라서 스택기반 코드 최적화에서 생기는 문제점인 코드의 단편화, 타입정보의 상실, 불필요한 적재와 저장이 나타날 수 있다. 바이트코드의 최적화와 분석의 어려운 문제점의 해결 방안으로 바이트코드 프레임워크를 설계한다. 본 논문은 바이트코드의 최적화와 분석의 문제점을 지적하고, 기존의 바이트코드 최적화 기술에 대한 연구 내용을 서술한다. 바이트코드의 분석과 최적화를 단순화하기 위한 대안으로 바이트코드 프레임워크를 제안한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.450-454
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2015
Short execution time is the major performance factor for computer systems. This performance factor is directly determined by code quality, which is influenced by the compiler's optimizations. However, a compiler has limitations when optimizing source code due to insufficient information. Thus, if programmers can learn the reasons why a compiler fails to apply optimizations, they can rewrite code that is more easily understood by the compiler, and thus improve performance. In this paper, we propose a compiler that provides a programmer with reasons for failed optimization and recognizes programmer's additional information to obtain better optimization. As a result, we obtain performance improvement, i.e., reducing execution time and code size, by taking advantage of additional optimization opportunities.
주어진 입력 프로그램과 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 바꾸는 것을 코드 최적화라 하며, 이런 과정은 코드 최적화기예 의해 수행된다. 본 논문에서는 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 도구인 코트 최적화긴 생성기를 설계하고 구현하였다. 즉 패턴 형식에 대한 표현을 입력으로 받아 기술된 형태의 최적화 코드를 찾아내는 DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 것이다. DFA 패턴 매칭은 패턴들의 정규화 과정을 통해 패턴 검색 시 발생하는 중복 비교를 제거하여, 패턴 형태의 단순화 및 구조를 개선함으로 비용이 적게든다. DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기의 자동적 생성은 다양한 형태의 중간코드로 바뀌더라도 해당하는 코트 최적화기를 만들어야 하는 수고를 덜어줌으로써 코드 최적화에 대한 정형화(formalism)를 할 수 있다. 또한, DFA로 구성되어 최적화를 하기 때문에 최적화 속도가 빠르고, 코드 최적화기를 만드는데 필요한 시간과 비용을 절약할 수 있는 장점을 가진다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권2호
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pp.112-121
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2013
An approach for composing a performance optimized computational code is suggested for the latest microprocessors. The concept of the code optimization, termed localization, is maximizing the utilization of the second level cache that is common to all the latest computer systems, and minimizing the access to system main memory. In this study, the localized optimization of the LU-SGS (Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel) code for the solution of fluid dynamic equations was carried out in three different levels and tested for several different microprocessor architectures widely used these days. The test results of localized optimization showed a remarkable performance gain of more than two times faster solution than the baseline algorithm for producing exactly the same solution on the same computer system.
Off-line feed rate scheduling is an advanced methodology to automatically determine optimum feed rates for the optimization of NC code. However, the present feed rate scheduling systems have lim~tations to generate the optimized NC codes because they use the material removal rate or non-generalized cutting force model. In this paper, a feed rate scheduling system based on an improved cutting force model that can predrct cutting forces exactly in general machining was presented. Original blocks of NC code were divided to small ones with the modified feed rates to adjust the peak value of cutting forces to a constant vale. The characteristic of acceleration and deceleration for a given machrne tool was considered when off-line feed rate scheduhng was performed. Software for the NC code optimization was developed and applied to pocket machining simulation.
Traditional genetic algorithms(GA) have mostly used binary code for representing design variable. The binary code GA has many difficulties to solve optimization problems with continuous design variables because of its targe computer core memory size, inefficiency of its computing time, and its bad performance on local search. In this paper, a real code GA is proposed for dealing with the above problems. So, new crossover and mutation processes of read code GA are developed to use continuous design variables directly. The results of real code GA are compared with those of binary code GA for several single and multiple objective optimization problems. As results of comparisons, it is found that the performance of the real code GA is better than that of the binary code GA, and concluded that the rent code GA developed here can be used for the general optimization problem.
일반적으로 코드 모션 알고리즘은 계산적 최적화와 레지스터 과부하와 연관되는 실행시간 최적화를 수행 한다. 본 논문은 계산적 최적화와 수명적 최적화에 더하여 코드의 크기를 고려하는 희소 코드 모션 알고리즘을 제안한다. 희소 코드 모션 알고리즘에서 BCM 알고리즘은 계산적으로 최적 코드 모션을 수행하고, LCM 알고리즘은 레지스터 과부하를 감소시킨다. 희소 코드 모션 알고리즘은 블필요한 코드 모션을 억제시키기 때문에 계산적으로나 수명적으로 최적인 알고리즘이다. 희소 코드 모션 알고리즘은 성능평가를 통하여 기존의 연구보다 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시켰다.
하드웨어 기술이 발달하고 수치 모델 방식이 고도화됨에 따라 더욱 정밀한 기상예보를 진행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 CESM의 간소화 버전인 SCAM에 포함된 적운모수화 코드 (Unicon, Fortran)를 최적화하고 유지보수성을 증가시키기 위해 Loop Vectorization, Dependency Vectorization, Code Modernization 3가지가 결합한 Unicon Optimization 기법을 제안하고 이를 테스트 하기 위하여 SCAM 전체 실행 구조도를 제시하였다. 본 논문에서는 구축한 SCAM 실행 환경에서 논문에서 제안한 Unicon Optimization 기법을 테스트 하였고 기존 소스 코드 대비 Loop Vectorization은 3.086% Dependency Vectorization은 0.4572% 성능 향상을 이끌어 냈다. 그리고 이를 모두 적용한 Unicon Optimization의 경우 기존 소스 코드 대비 3.457%의 성능 향상을 이끌어 냈다. 이는 본 논문에서 제안한 Unicon Optimization 기법이 우수한 성능을 제공하고 있음을 입증한다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 가지고 있지만, 수행속도가 느리고 프로그램 분석이나 최적화에 적절한 표현이 아니라는 단점이 존재한다. 따라서 네트워크와 같은 실행 환경에서 효율적으로 수행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 필요하다. 따라서 우리는 최적화된 코드로의 변환을 위해 CTOC를 구현하였다. 최적화 과정에서 CTOC는 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해 변수를 배정에 따라 분리하는 SSA From을 사용하였다. 하지만 SSA Form변환 과정에서 ${\phi}$-함수의 추가에 의해 오히려 노드의 수가 증가되는 문제점이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 SSA Form에서 복사 전파와 죽은 코드 제거 최적화를 수행한다. 또한 기존의 SSA Form은 표현식보다는 주로 변수에 관련된 것이라는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 SSA Form 형태의 표현식에 대해 복사 전파와 죽은 코드 제거와 같은 최적화를 적용한 후 다시 중복된 표현식을 제거하는 과정을 추가로 수행한다.
Optimization of engine desist and operation parameters using a genetic algorithm was demonstrated for direct injection diesel engine combustion. A micro genetic algorithm and a modified KIVA-3V code were used for the analysis and optimization of the engine combustion. At each generation of the optimization step the micro genetic algorithm generated five groups of parameter sets, and the five cases of KIVA-3V analysis were to be performed either in series or in parallel. The micro genetic algorithm code was also parallelized by using MPI programming, and a multi-CPU parallel supercomputer was used to speed up the optimization process by four times. An example case for a fixed engine speed was performed with six parameters of intake swirl ratio, compression ratio, fuel injection included angle, injector hole number, SOI, and injection duration. A simultaneous optimization technique for the whole range of engine speeds would be suggested for further studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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