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【2h】

'Carbon Credits' for Resource-bounded Computations using Amortised Analysis

机译:使用摊销分析的资源受限计算的“碳信用额”

摘要

Bounding resource usage is important for a number of areas, notablyreal-time embedded systems and safety-critical systems. In this paper, we present a fully automatic static type-based analysisfor inferring upper bounds on resource usage forprograms 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-caseexecution time, stack- and heap-space usage. Our results fromseveral realistic embedded control applications demonstrate good matches between our inferred bounds andmeasured worst-case costs for heap and stack usage. For time usagewe infer good bounds for one application. Where we obtainless 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,特别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资源,而无需重新访问证明。分析最坏情况执行时间,堆栈和堆空间使用率的重要指标。我们从多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堆和堆栈使用成本之间的良好匹配。为了节省时间,我们为一个应用程序推断出良好的界限。在我们无法获得严格界限的情况下,这是由于使用了软件浮点库。

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