Generierung lokaler Optimierungen - IPD Snelting

4.2.4 Reduktion durch Common Subexpression Elimination
4 Implementierung
Die Common Subexpression Elimination (CSE) ist eine klassische Optimierung, mit der
sich mehrfache Berechnungen desselben Wertes vermeiden lassen. Hieraus ergibt sich
eine weitere Möglichkeit, um die Anzahl der Muster zu reduzieren.
Generell existiert für jedes Muster, auf das die CSE anwendbar ist, eine Optimierungsregel,
bestehend aus dem Muster vor der Anwendung der CSE und dem Muster nach
dem Anwenden der CSE (siehe Abbildung 4.10).
var0
neg neg
sub
m
CSE
−−−→
var0
neg
sub
Abbildung 4.10: Muster vor und nach Anwendung der CSE.
Da aufgrund des Designs dieses Verfahrens jede Optimierungsregel mittels Erfüllbarkeitstest
auf ihre Korrektheit hin bewiesen wird, dies aber sehr teuer1 ist, werden Muster
für die die CSE anwendbar ist gleich bei der Mustererzeugung verworfen. Die entsprechenden
Muster, die sich durch Anwendung der CSE ergeben würden, existieren zu
diesem Zeitpunkt aufgrund ihrer geringeren Kosten bereits. Auf die entsprechenden Optimierungsregeln
wird durch das Ignorieren der zuvor genannten Muster verzichtet. Dies
beschleunigt die Überprüfung von Mustern auf die Anwendbarkeit einer Regel, da die
Menge der verfügbaren Regeln ebenfalls kleiner bleibt. Prinzipiell ist der hier vorgestellte
Ansatz aber in der Lage solche Optimierungsregeln zu finden und zu berücksichtigen.
4.3 Musteranalyse
Anhand der Musteranalyse wird geprüft, ob es sich bei einem neu erzeugten Muster um
ein optimales Muster handelt, oder ob bereits ein semantisch äquivalentes, optimales
Muster existiert. Handelt es sich um ein optimales Muster, wird dieses der Menge der
optimalen Muster hinzugefügt und steht für den Äquivalenztest und damit als mögliche
rechte Seite einer Regel zur Verfügung. Existiert ein äquivalentes Muster, wird eine
neue Optimierungs- oder Transformationsregel angelegt. Die Überprüfung erfolgt in drei
Phasen, die im Folgenden erläutert werden.
1 bezüglich der erforderlichen Rechenzeit
m ′
33