IncIDFA: An Efficient and Generic Algorithm for Incremental Iterative Dataflow Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Iterative dataflow analyses (IDFAs) are important static analyses employed by tools like compilers for enabling program optimizations, comprehension, verification, and more. During compilation of a program, optimizations/transformations can render existing dataflow solutions stale, jeopardizing the optimality and correctness of subsequent compiler passes. Exhaustively recomputing these solutions can be costly. Since most program changes impact only small portions of the flowgraph, several incrementalization approaches have been proposed for various subclasses of IDFAs. However, these approaches face one or more of these limitations: (i) loss of precision compared to exhaustive analysis, (ii) inability to handle arbitrary lattices and dataflow functions, and (iii) lacking fully automated incrementalization of the IDFA. As a result, mainstream compilers lack frameworks for generating precise incremental versions of arbitrary IDFAs, leaving analysis writers to create ad hoc algorithms for incrementalization – an often cumbersome and error-prone task. To tackle these challenges, we introduce IncIDFA , a novel algorithm that delivers precise and efficient incremental variants of any monotone IDFA. IncIDFA utilizes a two-pass approach to maintain precision. Unlike prior works, IncIDFA avoids resetting the dataflow solutions to least informative values when dealing with strongly-connected regions and arbitrary program changes. We formally prove the precision guarantees of IncIDFA for arbitrary dataflow problems and program changes. IncIDFA has been implemented in the IMOP compiler framework for parallel OpenMP C programs. To showcase its generality, we have instantiated IncIDFA to ten specific dataflow analyses, without requiring any additional code for incrementalization. We present an evaluation of IncIDFA on a real-world set of optimization passes, across two different architectures. As compared to exhaustive recomputation, IncIDFA resulted in a speedup of up to 11× (geomean 2.6×) in incremental-update time, and improvement of up to 46% (geomean 15.1%) in the total compilation time.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».