Динамичко прикупљање и статичко предвиђање профила извршавања програма у контексту компајлерских оптимизација

Сажетак

Оптимизације вођене профилима значајно доприносе генерисању ефикасних програма. За њихову имплементацију нужно је присуство профила извршавања програма. У овом раду анализирају се два начина за добијање профила извршавања програма: динамичко прикупљање и статичкo предвиђање профила. Oсновне технике за динамичко прикупљање профила обухватају профајлирање инструментацијом и профајлирање узорковањем. Рад дискутује предности и мане ова два типа профајлирања као и могуће компромисе. Рад детаљно анализира технике статичког предвиђања профила извршавања програма, као знатно јефтиније алтернативе прикупљању профила. У оквиру статичког предвиђања, издвајају се статичке хеуристике и напредне технике машинског учења. Рад истиче разлику између класификационих и регресионих модела, као и изазове са којима се истраживачи сусрећу приликом дефинисања скупова атрибута којима се описују делови кода. Прегледом релевантне литературе, овај рад одговара на питање у којим ситуацијама је погодно користити који приступ за генерисање профила извршавања програма и приказује правце даљег развоја области статичког предвиђања профила.