Библиографическое описание:Оптимизация общих подвыражений в функционально-потоковых параллельных программах : доклад, тезисы доклада / В. С. Васильев. - [Б. м. : б. и.], 2022. - Текст : непосредственный // Развитие науки и практики в глобально меняющемся мире в условиях рисков (шифр -МКРНП) : СБОРНИК МАТЕРИАЛОВ VIII МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ / Развитие науки и практики в глобально меняющемся мире в условиях рисков (шифр -МКРНП) (2022 ; 20.01 - 20.01 ; Москва). - Москва : ООО "Институт развития образования и консалтинга", 2022. - С. 83-87. - ISBN 9785938564763. Перевод заглавия: Common subexpressions optimization in functional dataflow parallel programs
Аннотация:Статья посвящена вопросам оптимизации кода для функцинально-потоковых языков параллельного программирования, в частности - широко известному методу оптимизации общих подвыражений. Метод заключается в поиске фрагментов кода, выполняющих одни и теже вычисления и, по возможности, их устранению. Применение преобразования приводит к сокращению времени работы программы за счет того, что вместо трудоемкого вычисления подставляется вычисленное ранее, готовое значение. Показано, что функционально-потоковые языки программирования в контексте задачи оптимизации обладают рядом специфических особенностей. Наиболее примитивный алгоритм оптимизации общих подвыражений требует большого количества вычислительных ресурсов. Однако, возможно применение специфических алгоритмов предварительной обработки, формирующих дополнительную информацию о программе, которая позволяет повысить скорость работы оптимизатора. На уровне исходного кода показана возможность применения такого преобразования для функционально-потоковых языков программирования.
The article is devoted to the issues of code optimization for functional dataflow parallel programming languages, in particular, to the well-known method for optimizing common subexpressions. The method consists in finding code parts that perform the same calculations and, if possible, eliminating them.The use of such a transformation leads to a reduction in the time required for calculations - instead of re-executing a laborious calculation, the previously calculated, ready-made value is substituted. It is shown that functional dataflow programming languages in the context of the optimization problem have a number of specific features. The most primitive algorithm for optimizing general subexpressions is computationally intensive. However, it is possible to use specific preprocessing algorithms that generate additional information about the program, which allows to increase the speed of the optimizer. At the level of the source code, the possibility of applying such a transformation for functional dataflow programming languages is shown.
