编译器

摘要： 为解决传统红外发射编译器无法实现多用户编码以及新增编码格式较为复杂的问题,本文提出了一种基于XML的红外发射编译器的设计,该设计采用XML文件数据格式调用的方法,将不同类型的红外发射码以特定信息格式存储在库文件中,该格式中包含定制用户码信息,编译器进行编译操作时直接调用XML文件库中的配置信息及编码数据信息即可完成一种红外发射码的编译操作,实现了可定制化多用户编码及支持多种编码格式的可扩充性需求。

摘要： 主要探讨五轴工作台型机床的NC加工后处理的通用法则,并进行公式推导,此法则也同样适用于各种不同型式的五轴机床。五轴机床的旋转机构具有多样性,而传统的五轴NC加工程序的推导方式只是针对特定的机构提出特殊的方法,因此将形成高度复杂的计算公式。为了简易复杂的计算,提出球面双圆法(Spherical two-circle method,简称STC法)以推导适用于任意旋转机构的五轴机床的通用型计算法则,此方法针对五轴工具机的旋转角赋予明确的几何意义,可用来验证CL data转换为NC data的正确性。而后处理编译器必须适应所属的机床结构和CNC控制器,否则它将无法生成正确和可用的NC数控程序。因此,将采用球面双圆法为TATC机床结构和SIEMENS控制系统开发一套后处理编译器。

摘要： 现阶段嵌入式微控制其开发工具在具体的应用过程中通常情况下存在开发流程相对较为繁琐,并且功能方面较为单一,同时价格方面相对较高。所以展开对嵌入式设备的使用的编译器还有集成开发环境的有效研究,通过采用Python嵌入式开发工具的设计与实现从而一定程度降低嵌入式设备开发阶段的成本同时改变开发工具的单一问题。嵌入式设备的开发通常情况下是围绕着嵌入式微控制器还有相关外部设备进行设计与开发的。相较于普通类型的台式计算机的处理器,嵌入式微控制器成本相对较低,然而嵌入式微控制器的开发研究成本相对较高。

摘要： 嵌入式实时系统的正确性不仅取决于计算结果的正确性,更取决于产生结果时间的正确性。然而软件不确定的并发执行带来系统时间行为不可预测问题,使得验证复杂度升高,成本增加,为此实时系统领域提出了许多实时编程语言来提高系统的时间可预测性。LET(logical execution time)模型结合了同步模型ZET(zero execution time)和异步模型BET(bounded execution time)的优点,对时间具有很强的可预测性,但现有采用LET模型的实时编程语言,缺少基于高级通用语言的实现,故提出一种基于LET模型的实时编程语言——TBC。该语言基于C扩展了具有时间语义的语法结构,使得C语言本身具有表示时间语义的能力,并通过独特的编译技术对时间语义进行分析处理,将TBC转换为具有时间操作的指令集TTI。

摘要： 现代编译器提供的优化选项众多,选择何种参数因子、选择哪些选项组合以及以何种顺序应用这些选项成为复杂的问题,其中优化次序问题是最困难的优化问题。随着传统方法的改进(迭代编译结合启发式优化搜索)以及新技术的出现(机器学习),构建一种相对高效、智能的编译器自动调优框架成为可能。文中通过调查过去数十年的相关研究,总结了前人的研究思路和应用方法。首先介绍了编译器自动调优的发展历程,包括早期的手工方法、成本函数驱动的方法、启发式优化搜索驱动的迭代编译、基于机器学习的直接预测以及机器学习驱动的迭代编译方法。然后重点梳理了基于机器学习的直接预测和机器学习驱动的迭代编译自动调优方法,统计和对比了一些较为成功的框架和最新的研究成果。最后提出了当前编译器优化存在的问题和今后的重点研究方向。

摘要： 引言对于嵌入式系统,最终代码的体积和效率取决于由编译器生成的可执行代码,而非开发人员编写的源代码;但是,源代码的优化可以帮助编译器生成更加优质的可执行代码。因此,开发人员不仅要从整体效率等因素上去构思源代码体系,也要高度关注编译器的性能和编译优化的便捷性。

摘要： 为强化类C算法设计中对C语言程序的理解,基于神经网络模型研究类C算法向C语言程序的自动转换。利用编译器编写类C算法高级语言代码,通过伪码与C语言描述类C算法的文字和符号;通过类C算法代码片段语法和语义分析自动生成相应的语法分析表;基于神经网络模型实现向C语言程序的自动转换,生成语法树和目标代码,完成类C算法向C语言程序的自动转换。实验结果表明,转换后的代码与实际C语言程序函数执行结果完全一致,且自动转换得到的程序性能与直接用C语言编写的程序性能相差不大,证明本文方法具有可行性。

摘要： 高校C语言教学实施中面临着多种集成开发环境的选择.为研究集成开发环境对学生C语言课程学习效果的影响作用,本文首先定性对比了不同主流集成开发环境的特点,分析了其在教学实施中的局限性;其次团队通过问卷调查获取了相关数据,继而使用统计分析方法得出了集成开发环境对学生学习效果的影响作用;最后,研究结果表明IDE的选择对学生的C语言成绩具有显著性的影响.本研究能够为高校的C语言教学与实施提供有意义的指导.

摘要： 软件逻辑测试一般会要求被测的源程序(桩文件)能够生成执行过程文件.但是目前还有很多被测软件系统不支持文件操作,从而无法生成执行过程文件,导致无法顺利开展逻辑测试.本文以常用的逻辑测试工具LDRA TestBed为例,就此问题进行介绍并给出解决方案.

摘要： 以8086 CPU为控制核心,选用8253、74154、74273和八位数码管等集成芯片设计了一种电子时钟.该电子时钟24小时循环计时,同时显示时、分、秒,可以进行时和分的调整.在Proteus中设计出电子时钟的电路,在EMU 8086编译环境下编写程序进行仿真,仿真实验结果表明:该电路设计正确,程序编写符合要求,电子时钟系统运行效果良好.

摘要： 针对新的应用程序和目标平台通常需要使用编译器进行程序优化顺序选择,以提升目标代码性能.迭代编译可使优化顺序选择过程自动进行,在允许的时间空间范围内尽可能多的执行程序的不同版本,但该方法是一种机械式搜索,缺少对先前获得经验的利用,需要较大的执行开销.因此,需要能自动预测变换后目标程序性能而不必实际运行程序的优化编译方法.本文提出一种选择编译器优化顺序的新方法:基于监督学习模型的优化顺序选择方法Features ANN.该方法首先采用动静结合的程序特征表示技术,对程序特征进行抽取;然后基于程序特征对编译优化空间进行搜索,找到当前程序版本的最佳优化;最后,由程序特征和最佳优化形成训练样本,采用人工神经网络构建监督学习模型,对新程序的最佳编译优化顺序进行预测.实验结果表明,Features ANN与两种现有迭代编译方法GraphDSE和ClusterDSE比较时,在两种平台上相对于编译器标准优化级别-O3分别获得1.49×、1.25×、1.39×和1.41×,1.16×、1.22×的执行时间加速比.此外,与现有非迭代编译方法相比时,Features ANN也获得了最佳的性能提升.

摘要： 编译器是重要的系统开发工具,其安全可靠性对安全攸关软件的开发有着重要影响.传统检测编译器错误的方法是进行大量的测试,但测试存在局限性且难以达到完全覆盖.近年来,形式化验证方法在编译器的验证中得到了广泛的关注,但当前的形式验证方法却存在证明复杂度高、验证能力弱、自动化程序低等问题.本文提出了一种基于安全C子集形式文法的编译器验证方法,通过形式文法对应的下推自动机识别出源程序中的C文法单元,把对编译器的形式验证转化为了对有限的C文法单元的验证.文中引入了一阶逻辑的公理系统和专用公理,在此公理系统上通过定理证明的方式,完成了C文法单元和目标码模式的语义一致性验证,从而完成了对编译器的形式验证的过程.

摘要： 本文介绍数据预取是一种有效的隐藏访存延迟的技术,通过提前一定的时钟周期将数据移动到较高的存储层次,为处理器及时提供所需要的数据.传统的预取技术是基于Cache的,但在一些体系结构中软件管理的片上存储(SPM)已经取代了Cache,所以本文给出一种带有软件管理片上存储的硬件模型,提出相应的软硬件协同Cache设计方法,并在此基础上给出编译器指导的预取算法描述.

摘要： 分支指令带来的延迟开销是影响芯片流水线效率的关键因素,基于分支延迟槽调度是降低其延迟开销最有效的方式.论文分析了GCC中分支延迟槽调度算法及其存在的不足,然后并针对候选填充指令的搜索优先级、指令约束、实现函数三方面提出了改进方案,并在M7XXX DSP编译器中予以实现,论文最后对改进后的分支延迟槽调度算法进行测试,测试结果表明该方案优化了分支指令引入延迟槽的填充率,而且有效降低了分支引起的延迟开销.

摘要： TI DSP广泛应用于工业控制任务中,而其可执行代码的可靠性不仅依赖于程序本身的可靠性,同时也依赖于编译器的可靠性.文章选取在工业控制领域中应用广泛、具有代表性的DSP芯片TI C6701对其编译器进行正确性测试.测试结果表明,用户在不加限制地使用Ti C6701编译器时,可能会遇到编译器的正确性问题,进而影响整个应用系统的正确性.

摘要： 本文在ARMv8 64位多核处理器上基于OpenBLAS首次实现了四精度矩阵乘法(QGEMM).提出了两种方法分别实现了QGEMM,方法一为利用GCC编译器对long double数据类型的支持来实现QGEMM,方法二为采用double-double数据格式及其相应的四精度乘法DD-MUL和加法DD-ADD来实现QGEMM.文中以方法一为测试基准,就不同矩阵规模下测试结果精度和时间与方法二进行比较.实验结果表明:方法二和方法一得到近似相同精度的数值结果,但方法二的性能是方法一的2.5倍.方法二在串行和并行情况下性能分别可达到机器峰值性能的11.78％和11.72％.

摘要： 循环展开是一种非常重要的循环变换技术,不仅能够直接提高程序的性能,而且可以为其它优化创造优化机会.当前编译器通常使用性能模型来确定循环展开决策,但是性能模型很难考虑循环展开对其他优化的影响,导致编译器选择的展开决策可能不是最优的.为了弥补性能模型的问题,很多商用编译器提供指导语句接口方便用户改变展开决策.但是最新版本的GCC编译器仅仅提供了参数方式来改变循环展开决策.在实际调优过程中发现,用户难以设置参数控制编译器选择用户期望的循环展开决策.针对这种情况,深入分析了GCC当前的指导语句框架,为GCC扩展了循环展开指导语句,方便用户对程序调优.然后结合参数调优方式与指导语句调优方式,对SPEC 2006和NPB程序集进行基于循环展开的调优.调优实践中发现指导语句接口使用方便,一些程序取得较大性能提升.同时根据调优结果分析了循环展开在实际程序中影响性能的原因。

摘要： 可重构处理器具有通用处理器的灵活性,又能获得专用处理器级别的性能,因此在学术和工业界都具有很大的吸引力.然而,目前可重构处理器技术还不成熟,各种应用在可重构处理器上可获得的性能还有待验证.针对这一问题,本文以伯克利大学提出的13类计算模式为基准,面向通用可重构体系结构,构建了可重构处理器测试程序集,并在一款可重构处理器上进行了实现与评测,评测结果显示,大部分的应用程序在可重构处理器上的性能优于英特尔Atom320上获得的性能.这些测试程序的构建和评测为可重构处理器和编译器的设计提供参考.

摘要： 随着更宽向量、更高精度、更多指令数及更强大功能的SIMD操作在高性能处理器领域的快速发展,高性能计算程序的向量化已成为提升应用性能的重要手段之一.在模板计算的向量化研究中,编译器的自动向量化能力直接影响其向量化效果.虽然ICC编译器已经支持使用OpenMP4.0提供的simd编译指导命令直接指导循环强制向量化,但在以MIC为平台的研究中发现,编译器在插入向量存取操作时始终使用数据非对齐存取指令,这必然会影响访存密集型模板计算的向量化性能,所以本文选择了使用Intrinsic函数手动向量化,结果使性能提升了9.1％.此外,提出了Loop Peeling的数据对齐方法,优化了数据布局;并且改进了Loop Tiling的循环分块策略,优化了数据访问.从而减少了数据流进流出向量指令的开销,使手动向量化代码分别获得了31.2％和60.1％的性能提升.

摘要： 高性能微处理器已进入了多核甚至众核时代.SIMD体系结构也已经成为高性能微处理器内核中普遍实现的细粒度数据并行体系结构.编译器利用自动向量化技术开发SIMD并行性能,已经成为主流编译器中重要的编译优化工作,自动向量化代价模型判定程序段向量化是否有收益,编译器据此决定是否对程序段进行向量化.面向多核多SIMD体系结构,在多线程并行和多SIMD并行同时存在的情况下,设计了新的编译器自动向量化代价模型,丰富扩展原有主流编译器的自动向量化代价模型,为并行编译器的自动向量化提供了新的考量.

摘要： 通过生成和连接新的基本块(包含通过对原始部分程序的热路径上的中间代码的路径替换目标变量进行变量替换处理而获得的中间代码，并且包含在其中热路径上的分支指令被转换以便执行热路径的分支中间代码)和具有用于将路径替换目标变量当中路径保证变量的值恢复为原始变量的值的中间代码的基本块，从而形成高速块。当条件分支中间代码的执行结果为真时，通过执行基本块，并且在高速块中的中间代码之间进行依赖分析和依赖生成以及指令的调度，实现了源程序的速度提升。

摘要： 本发明涉及一种利用动态的可缩放矢量图形通过编译器生成可执行的应用程序的方法，其特征在于，可缩放矢量图形的动态元素以属性为特点，并且所述编译器依据这些属性在程序编码过程中将可缩放矢量图形的动态元素编译成程序代码，是可执行的应用程序的程序代码组成部分。

摘要： 本发明提供一种针对C*core处理器的优化寄存器分配的编译方法，包括对前端生成的中间代码的进一步处理，并根据函数中变量的类型、数量及生命期特征，对寄存器的分配进行优化。并提供了一种针对此种方法的编译器，由于采用上述技术方案，使得在编译过程中进行寄存器分配时可尽量的减少抛出行为，可使处理器减少压栈出栈的次数，提高处理器执行代码的效率。

摘要： 提供一种代码编译器、代码编译方法、代码编译系统和计算机介质。代码编译器包括解析器，被配置为基于标记代码段的标记符识别多个代码段，所述多个代码段中的至少一部分并行执行；代码生成器，被配置为将识别的所述多个代码段中的N个代码段翻译为第一中间表达式组，其中所述第一中间表达式组至少包括控制并行/串行执行或不执行所述N个代码段的第一控制块，其中N是1或大于1的正整数。如此，实现了代码段之间的并行执行，减少了代码段之间的相互等待和延时，加快了整体代码执行的速度。

摘要： 本发明首先提出一种lua代码的编译方法，使用该trace标志标记了该高频代码片段，并将该高频代码片段与其他代码片段分别转换为该机器码和该字节码；接着，提出了一种采用了该lua代码的编译方法的lua编译器，该编译器能够识别该trace标志并按照该方法对该代码片段分别进行转换；然后，又提出了一种用于解释执行lua代码的lua虚拟机，该lua虚拟机包括了该lua编译器；继而，提出了一种嵌入式平台的系统固件，该系统固件包括该lua虚拟机；最后，提出一种交叉编译器，该交叉编译器可以有效地将嵌入式平台设备中的lua代码的编译开销成功转移到PC端。通过层层推进的技术方案，本发明构建了一个lua编译新体系，极大地提高了lua代码的执行效率和适用范围。

摘要： 本发明公开了一种编译器后端指令选择学习系统及具有该系统的编译器和指令选择方法。该编译器后端指令选择学习系统包括存储所有可能的中间指令的存储模块、存储候选汇编指令片段表的存储模块、指令选择训练学习模块以及训练完成后的训练学习模型存储模块；该具有后端指令选择学习系统的编译器是在编译器后端的指令选择模块中增加了上述的后端指令选择学习系统。通过本发明的编译器后端指令选择学习系统可自动学习到中间指令与汇编指令的最优对应关系，避免了传统方案中的大量的人为手动工作。通过本发明的编译器后端指令选择学习系统，编译器后端不再硬编码这种对应关系，而是自动导入学得的模型，基于学得模型自动推导中间指令所对应的最优汇编代码。这种灵活替换机制也会使得交叉编译器更容易实现。

摘要： 本发明提供一种针对C*core处理器的优化寄存器分配的编译方法，包括对包括对前端生成的中间代码的进一步处理，并根据函数中变量的类型、数量及生命期特征，对寄存器的分配进行优化。并提供了一种针对此种方法的编译器，由于采用上述技术方案，使得在编译过程中进行寄存器分配时可尽量的减少抛出行为，可使处理器减少压栈出栈的次数，提高处理器执行代码的效率。

摘要： 提供一种代码编译器、代码编译方法、代码编译系统和计算机介质。代码编译器包括解析器，被配置为基于标记代码段的标记符识别多个代码段，所述多个代码段中的至少一部分并行执行；代码生成器，被配置为将识别的所述多个代码段中的N个代码段翻译为第一中间表达式组，其中所述第一中间表达式组至少包括控制并行/串行执行或不执行所述N个代码段的第一控制块，其中N是1或大于1的正整数。如此，实现了代码段之间的并行执行，减少了代码段之间的相互等待和延时，加快了整体代码执行的速度。

摘要： 本发明公开了一种混合编译方法、混合编译系统、编译器及存储介质，属于语言编译技术领域。本发明通过编辑器的文本文件获取源代码，根据所述源代码进行标准修正，生成预处理代码，根据所述预处理代码进行后端分析，生成混合编译信息，根据所述混合编译信息进行机器语言转换，生成目标机器码。本发明通过对源代码进行标准修正，预处理代码满足标准规范，符合不同目标平台的代码执行需求，经过后端分析生成混合编译信息，根据混合编译信息生成目标机器码，无需目标平台辅助编译，实现适配多个目标平台的混合编译。

摘要： 本发明公开了一种基于LLVM的ST语言编译方法及编译系统和编译器，方法包括：获取结构化文本ST语言的源代码；对结构化文本ST语言的源代码按照IEC61131‑3定义的词法规则进行词法分析，得到符号流；对符号流根据IEC61131‑3定义的语法表达式，进行语法分析，得到一个表征ST语言的源代码对应的程序结构的抽象语法树，抽象语法树以表达式为节点；对抽象语法树进行语义分析，得到带类型标识的抽象语法树；对带类型标识的抽象语法树进行转换，生成LLVM IR。将ST语言代码转换成LLVM IR，LLVM IR独立于ST语言和目标平台，可以利用LLVM优化器进行优化，最后通过LLVM后端生成针对目标平台的机器代码。