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'Carbon Credits' for Resource-Bounded Computations Using Amortised Analysis

机译:使用摊销分析进行资源有界计算的“碳信用额”

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摘要

Bounding resource usage is important for a number of areas, notably real-time embedded systems and safety-critical systems. In this paper, we present a fully automatic static type-based analysis for inferring upper bounds on resource usage for programs involving general algebraic datatypes and full recursion. Our method can easily be used to bound any countable resource, without needing to revisit proofs. We apply the analysis to the important metrics of worst-case execution time, stack- and heap-space usage. Our results from several realistic embedded control applications demonstrate good matches between our inferred bounds and measured worst-case costs for heap and stack usage. For time usage we infer good bounds for one application. Where we obtain less tight bounds, this is due to the use of software floating-point libraries.
机译:有限的资源使用对于许多领域都很重要,尤其是实时嵌入式系统和安全关键系统。在本文中,我们提出了一种基于静态类型的全自动分析方法,用于推断涉及一般代数数据类型和完全递归的程序的资源使用上限。我们的方法可以轻松地用于绑定任何可数的资源,而无需重新查看证明。我们将分析应用于最坏情况执行时间,堆栈和堆空间使用率的重要指标。我们从几个实际的嵌入式控制应用程序中获得的结果证明,我们的推断范围与测得的最坏情况下的堆和栈使用成本之间具有良好的匹配。为了节省时间,我们为一个应用程序推断了良好的界限。在我们获得较少严格界限的地方,这是由于使用了软件浮点库。

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