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首页> 外文期刊>Science of Computer Programming >Static insertion of safe and effective memory reuse commands into ML-like programs
【24h】

Static insertion of safe and effective memory reuse commands into ML-like programs

机译：将安全有效的内存重用命令静态插入到类似ML的程序中

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We present a static analysis that estimates reusable memory cells and a source-level transformation that adds explicit memory reuse commands into the program text. For benchmark ML programs, our analysis and transformation system achieves a memory reuse ratio from 5.2% to 91.3% and reduces the memory peak from 0.0% to 71.9%. The small-ratio cases are for programs that have a number of data structures that are shared. For other cases, our experimental results are encouraging in terms of accuracy and cost. Major features of our analysis and transformation are: (1) polyvariant analysis of functions by parameterization for the argument heap cells; (2) use of multiset formulas in expressing the sharings and partitionings of heap cells; (3) deallocations conditioned by dynamic flags that are passed as extra arguments to functions; (4) individual heap cells as the granularity of explicit memory reuse. Our analysis and transformation system is fully automatic.
机译：我们提出了一种静态分析，它估计可重用的存储单元，并进行源级别的转换，将显式的内存重用命令添加到程序文本中。对于基准ML程序，我们的分析和转换系统将内存重用率从5.2％降低到91.3％，并将内存峰值从0.0％降低到71.9％。小比例情况适用于具有许多共享数据结构的程序。对于其他情况，我们的实验结果在准确性和成本方面令人鼓舞。我们的分析和转换的主要特征是：（1）通过参数化对参数堆单元格进行函数的多变量分析； （2）使用多集公式来表示堆单元的共享和分区； （3）以动态标志为条件的释放，该标志作为附加参数传递给函数； （4）单个堆单元作为显式内存重用的粒度。我们的分析和转换系统是全自动的。

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