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Parallel groups / dates

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Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben.

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As a main focus the lecture gives an overview of optimizing techniques applicable to procedural programming languages. In particular, optimization techniques that are of importance to high performance computers and parallel computers are covered. Techniques and representations are introduced that are necessary to compute and to manage information required for optimization are covered as well.

The following list of key words provides an overview of the topics covered in this lecture:

- dependence analysis, dependence graph, array subscript analysis, SSA, control flow Graph, dominators.
- loop transformations: strength reduction, induction variable elimination, loop-invariant code motion, loop unswitching.
- loop reordering: loop interchange, loop skewing, loop reversal, strip mining, loop tiling, loop distribution, loop fusion.
- loop restructuring: loop unrolling, loop coalescing, loop replacement (reduction), loop idiom recognition.
- memory access transformations: array padding, cache miss jamming, scalar expansion, array contraction.
- partial evaluation: constant propagation, constant folding, algebraic simplification, strength reduction.
- redundancies removal: unreachable-code elimination, useless-code elimination, dead-variable elimination, common-subexpression elimination.
- procedure call transformations: leaf procedure optimization, procedure inlining, procedure cloning, function memoization, tail recursion elimination.
- transformations for parallel machines: data decomposition, scalar privatization, array privatization, data partitioning and computation partitioning, guard introduction, message aggregation, message pipelining, prefetch and poststore, syncronization elimination.
- pointer analysis, alias analysis null

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Zeit und Ort für die Übungen werden in der ersten Vorlesungsstunde vereinbart.

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In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.

In der Übung werden die in der Vorlesung vorgestellten Konzepte und Algorithmen zur Optimierung von Programmen durch einen Übersetzer wiederholt und vertieft.

Im Rahmen der Projektübungen erweitern die Übungsteilnehmer den in Übersetzerbau 1 implementierten Übersetzer um eine Auswahl der vorgestellten Algorithmen.

Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.