COMPILER TECHNIQUES FOR MATLAB PROGRAMS ... - CiteSeerX

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List of Tables 5.1 Resulting type for the comparison of or ' functions parameters. : : : : : : 42 5.2 Resulting type for functions. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 45 5.3 Exact rank and shape inference for the multiplication operator. : : : : : : : 50 5.4 Shape inference for a conformable operator. : : : : : : : : : : : : : : : : : : 51 5.5 Backward inference for a conformable operator. : : : : : : : : : : : : : : : : 51 5.6 Resulting size for the comparison of one dimension of or ' functions parameters. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 52 5.7 Resulting size for the comparison of one dimension of functions. : : : : : : 53 7.1 Test programs. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 76 7.2 Execution times (in seconds) running on an SGI Power Challenge. : : : : : : 81 7.3 Execution times (in seconds) running on a Sun SPARCstation 10. : : : : : : 81 7.4 Execution times in seconds when inference phases were deactivated. : : : : : 90 x
List of Figures 3.1 Phases of the MATLAB compiler. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 14 3.2 M-le to compute the mean of a vector using (a) script and (b) function. : : 15 3.3 MATLAB code to compute the average of a vector (a) and its respective SSA representation (b). : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 18 3.4 Dynamic code for X=AB+CD, whenA and B have unknown type. : : : : : 26 3.5 MATLAB code segment to compute conjugate gradient. : : : : : : : : : : : : 27 3.6 Pseudo-code example where the intrinsic type of the variable changes between assignments. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 28 3.7 Fortran 90 code for multiple assignments with dierent intrinsic types to the same variable. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 28 3.8 Example of shadow variables for shape. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 29 3.9 Fortran 90 code for c=ab when rank and shape of a and b are unknown. : 30 4.1 MATLAB pseudo-code segment inwhich the same expression has dierent semantics. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 32 4.2 Two MATLAB code segments to compute the cumulative sum of a vector. : 33 4.3 State diagram for dierentiation between functions and variables. : : : : : : 35 4.4 Symbol table for the SSA representation. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 36 4.5 Example of a variable use and denition not in lexicographic order. : : : : : 38 4.6 MATLAB code with indexed array assignment. : : : : : : : : : : : : : : : : 39 4.7 SSA representation for indexed array assignments. : : : : : : : : : : : : : : : 39 5.1 Intrinsic type lattice for ' functions. : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 44 xi
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Page 33 and 34: epresenting variable V 1 will conta
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Page 37 and 38: eciprocal estimator, which requires
Page 39 and 40: if (A T .eq. T COMPLEX) then if (B
Page 41 and 42: S1: temp = 1 S2: X = function(temp)
Page 43 and 44: if (a D1 .eq. 1) then if (a D2 .eq.
Page 45 and 46: Chapter 4 INTERNAL REPRESENTATION 4
Page 47 and 48: Algorithm: Dierentiation Between Va
Page 49 and 50: entry list variable’s instances V
Page 51 and 52: S0: load %(n) S0: load %(n 1 ) P1:
Page 53 and 54: Chapter 5 THE STATIC INFERENCE MECH
Page 55 and 56: Type of rst Type of second paramete
Page 57 and 58: Unknown Real Complex Integer Logica
Page 59 and 60: A = zeros(5,1) for ... ... A(1:5) =
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Assignment to a constant: Attribute
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A B B A scalar vector(p,1) vector(
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Unknown . . . κ i κ j κ l κ m N
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S1: B = rand(2) B 1 = rand(2) S2: A
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[L, U, P] = lu(A) y = Ln (P b) x =
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MATLAB, and x would be computed in
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if (a D1 .eq. 1) then if (c D1 .ne.
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S1: A = ones(5) S2: B = function(A)
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6.2 Dynamic Shape Inference The use
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if (k .gt. P D1 .or. k .gt. P D2) t
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A pointer (P s) to an AST node corr
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x 1 will be already pointing to m 1
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P nr also set to m 1 . Therefore, P
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ALLOCATE statement can be placed ou
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Test Programs: Problem size Lines S
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FD: isanumeric approximation method
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for j = 1:n ... r = sqrt(L(j,j) - s
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1000 SGI Power Challenge 400 Speedu
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7.2.2 Comparison of Compiler Genera
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10 83 91 17 9 8 SPARCstation 10 Spe
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were selected: AQ, due to its real
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inference phases AQ CG 3D Di FD no
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7 6 SGI Power Challenge CG 5 Second
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program. Notice that although the M
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uns, there were no preallocations o
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Chapter 8 CONCLUSIONS AND FUTURE DI
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of techniques for the generation of
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[BE94] William Blume and Rudolf Eig
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[GHR94] E. Gallopoulos, E. Houstis,
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[Pac93] Pacic-Sierra Research Corpo
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