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部分冗余消除优化的SSA算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 引言第13-25页
   ·引子第13页
   ·论文背景第13-22页
     ·部分冗余消除优化第13-15页
     ·公共子表达式消除第15页
     ·循环不变量外提第15-17页
     ·部分冗余消除第17-18页
     ·不完全的部分冗余消除第18-22页
   ·论文意义和挑战第22-23页
   ·本文研究的主要内容和贡献第23页
   ·本文的组织及各章内容简介第23-25页
第2章 背景知识第25-49页
   ·编译优化概览第25-27页
   ·控制流分析第27-29页
   ·数据流分析第29-36页
     ·数据流分析的内容第30-31页
     ·数据流分析框架第31-34页
     ·数据流分析的算法第34-36页
     ·数据流分析的复杂度第36页
   ·部分冗余消除第36-39页
     ·强度削弱第38-39页
   ·静态单点赋值第39-45页
     ·静态单点赋值性质第40-41页
     ·静态单点赋值的转换第41-42页
     ·静态单点赋值的好处第42-44页
     ·基于静态单点复制的优化第44-45页
   ·基于剖析的反馈编译第45-46页
   ·Open64 编译器第46-49页
第3章 相关工作第49-63页
   ·静态单点赋值缘起第49-51页
   ·常规部分冗余消除优化相关研究第51-52页
   ·冗余计算完全消除相关研究第52-55页
   ·前瞻部分冗余消除相关研究第55-62页
     ·问题陈述第55-57页
     ·MC-PRE 算法说明第57-62页
   ·其他与本文相关的研究第62-63页
第4章 前瞻部分冗余消除优化的 SSA 实现第63-105页
   ·静态单点赋值和部分冗余消除第63-68页
     ·稀疏 PRE 的表示第64-66页
     ·主要性质第66-67页
     ·问题定义第67-68页
   ·MC-SSAPRE 算法细节第68-85页
     ·Φ的插入第69-70页
     ·重命名第70-73页
     ·数据流分析第73-75页
     ·冗余关系图的压缩第75-76页
     ·引入虚拟的源结点第76页
     ·引入虚拟的目的结点第76页
     ·最小切割第76-77页
     ·WillBeAvail 的计算第77-79页
     ·确定 Finalize第79-84页
     ·代码移动 CodeMotion第84-85页
   ·MC-SSAPRE 的证明第85-88页
   ·MC-SSAPRE 的时间复杂度第88-89页
   ·MC-SSAPRE 与 MC-PRE 的比较第89-90页
   ·MC-SSAPRE 的实现第90-96页
     ·Work list 策略第90-91页
     ·嵌套表达式第91-92页
     ·Φ插入第92页
     ·重命名第92-95页
     ·步骤 PartialAnticipated第95页
     ·步骤 Finalize第95-96页
   ·实验第96-105页
     ·实验数据第97-98页
     ·统计数据第98-105页
第5章 基于流网络最小切割的部分冗余消除优化第105-120页
   ·SSAPRE 中最优表达式插入位置的确定第105-113页
     ·完全可预期 DownSafety第105-107页
     ·WillBeAvail 的计算第107-113页
   ·PRE 优化和冗余关系网络流的关系第113-114页
   ·另一个 WillBeAvail 算法第114-115页
   ·MF-SSAPRE 算法第115-120页
     ·MF-SSAPRE 算法细节第115-116页
     ·MF-SSAPRE 的证明第116-118页
     ·MF-SSAPRE 的好处第118-120页
第6章 总结和展望第120-124页
   ·本文总结第120-121页
   ·工作展望第121-124页
参考文献第124-133页
致谢第133-135页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第135-136页

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