Calcul des etats atteignables de programmes Esterel partitionne ...

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82 CHAPITRE 7. EXPÉRIMENTATIONSProgramme registres # d’étatschorusBin 92 136 329 824mmid 111 10 308 357steam 128 41 774 141 026sequenceur 154 122 597sat 192 35 740 420 392 968cdtmica 208 23 384 736 769site 308 > 2 380 837 289trainsTrappes 538 > 1globalopt 598 > 705 085 932 547fuel 686 > 8 749cabine 919 > 719 031 955Fig. 7.2 – Tableau récapitulatif des gros programmes Esterel.et notre algorithme partitionné. Dans les résultats expérimentaux que nous présentons nousindiquons :– le nombre d’itérations réalisées avec succès,– le nombre d’états découverts,– le nombre d’états complètement analysés c’est à dire le nombre d’états dont l’image a étécalculée,– la mémoire nécessaire aux calculs,– le temps total utilisé pour les calculs d’image,– le temps de calcul total.7.1 Analyse de programmes coriacesLes résultats présentés dans cette section concernent les programmes pour lesquels aucun desdeux algorithmes n’est parvenu à calculer complètement l’espace des états atteignables. Pour leprogramme fuel, chacun des deux algorithmes échoue dès la seconde itération en ne produisantque 8 749 états. Pour le programme trainsTrappes, les 900Mo de mémoire sont consommésavant même d’achever la première itération. A part l’état initial, aucun des deux algorithmesn’a été capable de produire le moindre état.Pour les programmes globalopt, site et cabine notre algorithme partitionné a pu produireun nombre plus important d’états que l’algorithme de base comme le montrent les tableaux 7.3,7.4 et 7.5. Toutefois, comme les deux algorithmes ne produisent pas les états dans le même ordre,nous ne sommes pas en mesure de garantir que l’ensemble des états découverts par l’algorithmede base est inclus dans l’ensemble des états découverts par l’algorithme partitionné.7.1.1 globaloptL’analyse du programme globalopt produit les résultats donnés dans le tableau 7.3. Nouspouvons remarquer que l’algorithme partitionné permet de découvrir 2 fois plus d’états atteignableset permet de calculer l’image de 10 fois plus d’états que l’algorithme de base.
7.2.RÉDUCTION DE LA CONSOMMATION MÉMOIRE 83Algorithme défaut partitionnéNombre d’itérations 3 80Nombre d’états découverts 342 858 276 099 705 085 932 547Nombre d’états analysés 583 065 603 5 542 740 483Mémoire nécessaire > 900Mo > 900MoDurée totale des calculs d’image 17m06s 3h57m04sTemps d’exécution 34m40s 26h45m32sFig. 7.3 – globalopt (598 registres)7.1.2 siteLe tableau 7.4 présente les résultats de l’analyse du programme site. Pour cet exemple,l’algorithme partitionné permet de découvrir 10 fois plus d’états atteignables et permet decalculer l’image 400 fois plus d’états que l’algorithme de base.Algorithme défaut partitionnéNombre d’itérations 3 91Nombre d’états découverts 232 705 179 2 380 837 289Nombre d’états analysés 1 049 601 452 110 875Mémoire nécessaire > 900Mo > 900MoDurée totale des calculs d’image 20m 9h21m12sTemps d’exécution 22m51s 9h58m45sFig. 7.4 – site (308 registres)7.1.3 cabineLe tableau 7.5 présente les résultats de l’analyse du programme cabine. Dans cet exemple,l’algorithme partitionné permet d’aller beaucoup plus loin que l’algorithme de base en explorant50 000 fois plus d’états. L’image de 900 000 fois plus d’états a également pu être calculée.Algorithme défaut partitionnéNombre d’itérations 3 147Nombre d’états découverts 13 321 719 031 955Nombre d’états analysés 534 484 744 348Mémoire nécessaire > 900Mo > 900MoDurée totale des calculs d’image 12m58s 3h38m50sTemps d’exécution 14m22s 18h54m29sFig. 7.5 – cabine (919 registres)7.2 Réduction de la consommation mémoireLes résultats présentés dans cette section concernent les gros programmes qui peuvent êtrecomplètement explorés par l’algorithme de base et par l’algorithme partitionné. Ces expériences
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