유도 변수 초월

선형 유도 변수 감지는 일반적으로 강도 감소 최적화와 관련이 있습니다. 구조 조정 컴파일러의 경우 효과적인 데이터 의존성 분석을 위해 컴파일러가 선형 및 비선형 유도 변수를 정확하게 감지하고 설명할 수 있어야 하며, 더 일반적인 수열도 필요합니다. 이 기사에서는 일반적으로 인식되는 것보다 더 넓은 클래스의 선형 유도 변수를 감지하는 실용적인 기술과 주기적, 다항식, 기하학적, 단조 및 랩어라운드 변수를 포함한 여러 다른 수열 형태를 제시합니다. 우리의 방법은 인기 있는 정적 단일 할당(SSA) 형식의 수요 기반 표현인 인수 사용-정의(FUD) 체인에 기반합니다. 이 형식에서 관련 SSA 그래프의 강하게 연결된 구성 요소는 소스 프로그램의 수열에 해당합니다: 우리는 이러한 수열을 감지하고 분류하기 위한 간단하면서도 효율적인 알고리즘을 설명합니다. 우리는 이 알고리즘을 우리의 구조 조정 Fortran 90+ 컴파일러인 Nascent에 구현하였으며, 우리의 접근 방식의 효과성을 보여주는 몇 가지 결과를 제시합니다.