Graphbasierte Prozedurale Abstraktion

Aufgrund gesunkener Preise für Hauptspeicher sind heutzutage bereits die
PC-Einsteigermodelle mit mehr als 1 GB RAM ausgestattet. Neben den PC und
NetBook-Systemen gibt es aber eine große Anzahl von Computersystemen,
bei denen Speicher nur in sehr begrenztem Umfang zur Verfügung
steht. Zu diesen Systemen gehören eingebettete Systeme, wie wir sie in
Haushaltsgegenständen wie Waschmaschinen, Fernsehern oder Kühlschränken
finden. Um die Energiekosten, den Platzbedarf und die Herstellungskosten
so gering wie möglich zu halten, wird bei diesen Systemen nur
sehr wenig Speicher verbaut. Wird Software für diese Systeme entwickelt,
so ist eine der Hauptaufgaben, den Speicherbedarf klein zu halten.
Der Beitrag dieser Arbeit besteht darin, Code-Redundanzen aus dem Programm
zu entfernen und somit den benötigten Speicherbedarf für das Programm
zu minimieren. Dazu nutzen wir Graphminer, um nach häufigen Teilen
zu suchen, und optimieren diese für unser Aufgabengebiet. Graphminer
werden unter anderem bereits für die computergestützte Medikamentenforschung
genutzt. Unser Algorithmus ist dabei in der Lage, Instruktionen, die
vom Übersetzer zur besseren Ausnutzung der Systemressourcen in eine andere
Reihenfolge gebracht wurden, als semantisch äquivalent zu erkennen
und zusammen zufassen. Auch die Verwendung unterschiedlicher Register
stellt für unseren Ansatz kein Hindernis dar.
Wir haben durch Untersuchungen problemspezifischer Rahmenbedingungen
allgemein nicht effizient lösbare Probleme wie die maximale Cliquenberechnung
und die Suche nach häufigen Fragmenten in gerichteten Graphen
derart optimiert, dass diese Probleme auf heutzutage üblichen PCs mit nur
geringem Speicherverbrauch in wenigen Minuten gelöst werden können.
Mit dem von uns entwickelten Ansatz zur graphbasierten prozeduralen Abstraktion
sind wir den bisherigen Standardverfahren überlegen. So ist es
uns möglich, im Schnitt 20% des Programm-Codes zu entfernen, ohne die
Semantik des Programms zu verändern. In Ausnahmefällen ist es uns sogar
möglich, das Programm um fast 50% zu verkleinern. Damit erzeugen wir mit
unserem Algorithmus zwischen 4- bis 13-mal kleinere Programme, als sonst
zur Zeit möglich ist. Die stärkere Reduzierung der Code-Größe führt dabei
zu einer 50% höheren Laufzeit als bei den bisherigen Verfahren.