Efficient JIT compilation of MATLAB loops
Notice bibliographique
Résumé
MATLAB R is a dynamic numerical scripting language widely used by scientists, engineers and students.It is praised because it allows fast prototyping, especially for numerical programs which manipulate matrices.However, numerical software can be computationally heavy, and MATLAB, as most interpreted languages, suffers from slow performance as compared to traditionally compiled languages such as FORTRAN or C++.One way to provide better performance for interpreted languages is through just-in-time compilation, where the program (or part of the program) is compiled at run-time.In this thesis, we introduce SJIT, a just-in-time compiler for MATLAB which focuses on providing good performance while keeping the compilation time extremely small.It is designed to integrate easily and transparently into an existing interpreter for MATLAB named Mc VM, and generates highly efficient assembly code intensive parts of the program, namely loops.In addition to its use for accelerating whole MATLAB programs, it is also suitable for accelerating the execution of fragments of MATLAB code inside an interactive environment such as a read-eval-print loop.In addition to the SJIT compiler, this thesis also contributes an efficient framework to develop static dataflow analyses, and a type inference analysis implemented within this framework.The SJIT compiler has been evaluated, both in terms of compilation time and execution time, on a collection of MATLAB benchmarks using traditional features such as matrices and structures.The results show that: (1) the achieved performance is several times faster than the original MATLAB implementation, and (2) that the compilation time is very reasonable, taking only a small fraction of the overall time.i I would like to thank all the persons who made these two years a nice experience, and thus helped me to make this thesis: My family in Canada for their dedication in making my life in Montreal nicer. My family in France for their long-distance support, from video calls to handwritten letters. The members of the Sable lab, for the lunchs in Chinatown. My supervisor, Laurie, for dealing
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».