Функционально-потоковые языки программирования предназначены для разработки архитектурно-независимых параллельных программ и поддерживают управление вычислениями по готовности данных. В связи с тем, что в настоящее время преобладают параллельные вычислительные системы, а их программирование на императивных языках сопряжено с проблемами переносимости, разработка инструментальных средств архитектурно-независимого параллельного программирования является актуальной задачей. Формируемая на функционально-потоковых языках программа задает граф потока данных. В ходе ее трансляции формируются промежуточные представления в виде информационного графа и накладываемого на него управляющего графа. В процессе выполнения программы по дугам управляющего графа передаются сигналы готовности данных. Явное выделение управляющего графа позволяет не только изменять стратегии управления вычислениями и обеспечивать адаптацию программы под особенности архитектуры, но и применять специфические методы оптимизации управляющих зависимостей. В работе предлагаются методы трансформации, обеспечивающие оптимизацию управляющего графа. При генерации управляющего графа по информационному в него вносятся избыточные дуги, удаление которых не влияет на результат работы программы, однако приводит к более эффективному ее выполнению. Показано, что в функционально-потоковых программах, помимо зависимостей по управлению, свойственных для других языков программирования, возникают дополнительные, связанные с особенностями реализации отложенных или условных вычислений, описываемых задержанными списками. Приведено формальное описание избыточных зависимостей разного вида, а также эффективный алгоритм их выявления. Разработанный подход может применяться для таких языков функционально-потокового программирования, как Пифагор и Smile.
Functional dataflow programming languages are intended for the development of architecture-independent parallel programs and support the control of computations based on data availability. Due to the fact that at present parallel computing systems are very widespread, and their programming in imperative languages is associated with portability problems, the development of architecturally independent parallel programming tools is an urgent task. When such a program is translated, intermediate representations are formed as the information graph and the corresponding control graph. During program execution, data readiness signals are transmitted along the arcs of the control graph. An explicit selection of the control graph allows us not only to change the computational control strategies and ensure the adaptation of the program to the architecture features, but also to apply specific methods for optimizing control dependencies. The paper proposes transformation methods that provide optimization of the control graph. When generating a control graph from an informational one, redundant arcs are introduced into it, the removal of which does not affect the result of the program, but leads to its more efficient execution. It is shown that in dataflow programs, in addition to control dependencies inherent in other programming languages, additional ones associated with the implementation features of deferred or conditional computations described by delayed lists arise. A formal description of redundant dependencies of various types is given, as well as an effective algorithm for their identification. The developed approach can be applied to such dataflow programming languages as PIFAGOR and Smile. Functional dataflow programming languages are intended for the development of architecture-independent parallel programs and support the control of computations based on data availability. Due to the fact that at present parallel computing systems are very widespread, and their programming in imperative languages is associated with portability problems, the development of architecturally independent parallel programming tools is an urgent task. When such a program is translated, intermediate representations are formed as the information graph and the corresponding control graph. During program execution, data readiness signals are transmitted along the arcs of the control graph. An explicit selection of the control graph allows us not only to change the computational control strategies and ensure the adaptation of the program to the architecture features, but also to apply specific methods for optimizing control dependencies. The paper proposes transformation methods that provide optimization of the control graph. When generating a control graph from an informational one, redundant arcs are introduced into it, the removal of which does not affect the result of the program, but leads to its more efficient execution. It is shown that in dataflow programs, in addition to control dependencies inherent in other programming languages, additional ones associated with the implementation features of deferred or conditional computations described by delayed lists arise. A formal description of redundant dependencies of various types is given, as well as an effective algorithm for their identification. The developed approach can be applied to such dataflow programming languages as PIFAGOR and Smile.