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Enregistrement W2513926952

Optimizing the java virtual machine instruction set by despecialization and multicode substitution

2006· article· en· W2513926952 sur OpenAlexaff
Ben Stephenson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceJava annotationJavaJava appletstrictfpJava concurrencyGenerics in JavaProgramming languageJava Modeling LanguageReal time JavaBytecodeOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its public introduction; Java has grown into one of the most widely used programming languages. Its popularity can be attributed to the wide variety of features that it provides, including platform independence. In order to achieve platform independence, Java applications are represented by a set of binary, platform independent Java class files. Within the class files, the functionality of each Java method is expressed using a sequence of Java bytecodes. This thesis examines the set of Java bytecodes defined by the Java Virtual Machine Specification, and describes two techniques that have been developed for manipulating the set. When the current set of Java bytecodes was analyzed, it was discovered that over one third of the bytecodes were specialized, redundant bytecodes. In many cases, these provided functionality that was easily replicated using one other bytecode. In a small number of other cases, a short sequence of bytecodes was used in order to achieve identical functionality. The Java class files for a set of standard benchmarks were transformed so that uses of specialized bytecodes were removed. Performance testing revealed that this transformation increased average execution Lime by approximately 2.0 percent when 67 specialized bytecodes were replaced with their equivalent general-purpose forms. The impact this transformation had on class file size and the correctness of the class files was also examined. A second transformation, which has come to be known as multicode substitution, was also developed. It employed profiling in order to determine which sequences of bytecodes executed with greatest frequency. A new Java bytecode, known as a multicode, was introduced for each frequently executed bytecode sequence. Performing this transformation reduced the total number of bytecodes executed by the application, improving Java interpreter performance by reducing the number of transfers of control from one bytecode to the next. Furthermore, performing this transformation presented additional optimization opportunities within the implementation of the multicode. Such optimizations could not be exploited previously because of the presence of the intervening transfers of control. When performance testing was conducted using industry standard benchmarks, performing multicode substitution reduced application runtime by as much as 30 percent. Keywords. Java Virtual Machine. Java Bytecode, Instruction Set Design, Optimization, Multicode Substitution, Despecialization

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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