Optimización.

Optimización.

3.1 Tipos de optimización.  

Tipos de optimización:

Optimizaciones Globales

Optimizaciones de Ciclo

Optimización de Mirilla

Optimizaciones Locales

•  La optimización es un proceso que tiene a minimizar o maximizar alguna variable de rendimiento, generalmente tiempo, espacio, procesador, etc.

• La optimización se realiza reestructurando el código de tal forma que el nuevo código generado tenga mayores beneficios.

3.1.1 Locales.

• La optimización local se realiza sobre módulos del programa. En la mayoría de las ocasiones a través de funciones, métodos, procedimientos, clases, etc. 

• La característica de las optimizaciones locales es que sólo se ven reflejados en dichas secciones.

Optimización Local

• Las optimizaciones locales se realizan sobre el bloque básico

• Optimizaciones locales

– Folding

– Propagación de constantes

– Reducción de potencia

– Reducción de subexpresiones comunes

Bloque Básico

• Un bloque básico es un fragmento de código que tiene una única entrada y salida, y cuyas instrucciones se ejecutan secuencialmente. Implicaciones:

– Si se ejecuta una instrucción del bloque se ejecutan todas en un orden conocido en tiempo de compilación.

• La idea del bloque básico es encontrar partes del programa cuyo análisis necesario para la optimización sea lo más simple posible.

         

Ensamblamiento (Folding)

• El ensamblamiento es remplazar las expresiones por su resultado cuando se pueden evaluar en tiempo de compilación (resultado constante).

– Ejemplo: A=2+3+A+C -> A=5+A+C

• Estas optimizaciones permiten que el programador utilice cálculos entre constantes representados explícitamente sin introducir ineficiencias.

Implementación del Folding

• Implementación del floding durante la generación de código realizada conjuntamente con el análisis sintáctico.

– Se añade el atributo de constante temporal a los símbolos no terminales y a las variables de la tabla de símbolos.

– Se añade el procesamiento de las constantes a las reglas de análisis de expresiones.

– Optimiza: 2+3+b -> 5+b

• Hay una suma de constantes (2+3)+b

– No optimiza: 2+b+3 -> 2+b+3

• No hay una suma de constantes (2+b)+3

Implementación del Folding

• Implementación posterior a la generación de código

– Buscar partes del árbol donde se puede aplicar la propiedad conmutativa:

• Sumas/restas: como la resta no es conmutativa se transforma en sumas: a+b-c+d -> a+b+(-c)+d

• Productos/divisiones: como la división no es conmutativa se transforma en productos: a*b/c*e -> a*b*(1/c)*e

– Buscar las constantes y operarlas

– Reconstruir el árbol.

Propagación de constantes

• Desde que se asigna a una variable un valor constante hasta la siguiente asignación, se considera a la variable equivalente a la constante.

• Ejemplo: Propagación Ensamblamiento

PI=3.14 -> PI=3.14 -> PI=3.14

G2R=PI/180 -> G2R=3.14/180 -> G2R=0.017

PI y G2R se consideran constantes hasta la próxima asignación.

• Estas optimizaciones permiten que el programador utilice variables como constantes sin introducir ineficiencias. Por ejemplo en C no hay constantes y será lo mismo utilizar

– Int a=10;

– #define a 10

Con la ventaja que la variable puede ser local.

• Actualmente en C se puede definir const int a=10;

implementación de la Propagación de Constantes

• Separar el árbol en bloques básicos

– Cada bloque básico será una lista de expresiones y asignaciones

• Para cada bloque básico

– Inicializar el conjunto de definiciones a conjunto vacío.

• Definición: (variable,constante)

– Procesar secuencialmente la lista de expresiones y asignaciones

– Para expresión y asignación

• Sustituir las apariciones de las variables que se encuentran en el conjunto de definiciones por sus constantes asociadas.

– Para asignaciones

• Eliminar del conjunto de definiciones la definición de la variable asignada

• Añadir la definición de la variable asignada si se le asigna una constante.

 

Ejecuci on en tiempo de compilaci on

Precalcular expresiones constantes (con constantes o variables cuyo valor no cambia)

i = 2 + 3 ! i = 5

j = 4

f = j + 2.5

!

j = 4

f = 6.5

2. Reutilizaci on de expresiones comunes

a = b + c

d = a - d

e = b + c

f = a - d

!

a = b + c

d = a - d

e = a

f = a - d

3. Propagaci on de copias

Ante instrucciones f = a, sustituir todos los usos de f por a

a = 3 + i

f = a

b = f + c

d = a + m

m = f + d

!

a = 3 + i

b = a + c

d = a + m

m = a + d

Reducci on de potencia

Reemplazar una operaci on por otra equivalente menos costosa

x2 ! x * x

2*x ! x + x (suma); x<<1 (despl. izq.)

4*x, 8*x,... ! x<<2, x<<3,...

x / 2 ! x>>2

Bucles

• Los ciclos son una de las partes más esenciales en el rendimiento de un programa dado que realizan acciones repetitivas, y si dichas acciones están mal realizadas, el problema se hace N veces más grandes.

3.1.2 Ciclos.  

• while(a == b) 

• { 

• int c = a; 

• c = 5; …; 

• } 

• En este caso es mejor pasar el int c =a; fuera del ciclo de ser posible.

• El problema de la optimización en ciclos y en general radica es que muy difícil saber el uso exacto de algunas instrucciones. Así que no todo código de proceso puede ser optimizado.

• Otros uso de la optimización pueden ser el mejoramiento de consultas en SQL o en aplicaciones remotas (sockets, E/S, etc.)

3.1.3 Globales.

• La optimización global se da con respecto a todo el código. 

• Este tipo de optimización es más lenta pero mejora el desempeño general de todo programa. 

• Las optimizaciones globales pueden depender de la arquitectura de la máquina.

• En algunos casos es mejor mantener variables globales para agilizar los procesos (el proceso de declarar variables y eliminarlas toma su tiempo) pero consume más memoria. 

• Algunas optimizaciones incluyen utilizar como variables registros del CPU, utilizar instrucciones en ensamblador. 

3.1.4 De mirilla.  

• La optimización de mirilla trata de estructurar de manera eficiente el flujo del programa, sobre todo en instrucciones de bifurcación como son las decisiones, ciclos y saltos de rutinas.

• La idea es tener los saltos lo más cerca de as llamadas, siendo el salto lo más pequeño posible.

3.2 Costos.

• Los costos son el factor más importante a tomar en cuenta a la hora de optimizar ya que en ocasiones la mejora obtenida puede verse no reflejada en el programa final pero si ser perjudicial para el equipo de desarrollo. 

• La optimización de una pequeña mejora tal vez tenga una pequeña ganancia en tiempo o en espacio pero sale muy costosa en tiempo en generarla.

• Pero en cambio si esa optimización se hace por ejemplo en un ciclo, la mejora obtenida puede ser N veces mayor por lo cual el costo se minimiza y es benéfico la mejora. 

• Por ejemplo: for(int i=0; i < 10000; i++); si la ganancia es de 30 ms 300s.

3.2.1 Costo de ejecución. (memoria, registros, pilas).

• Los costos de ejecución son aquellos que vienen implícitos al ejecutar el programa. 

• En algunos programas se tiene un mínimo para ejecutar el programa, por lo que el espacio y la velocidad del microprocesadores son elementos que se deben optimizar para tener un mercado potencial más amplio.

• Las aplicaciones multimedias como los videojuegos tienen un costo de ejecución alto por lo cual la optimización de su desempeño es crítico, la gran mayoría de las veces requieren de procesadores rápidos (e.g. tarjetas de video) o de mucha memoria. 

• Otro tipo de aplicaciones que deben optimizarse son las aplicacione spara dispositivos móviles.

• Los dispositivos móviles tiene recursos más limitados que un dispositivo de cómputo convencional razón por la cual, el mejor uso de memoria y otros recursos de hardware tiene mayor rendimiento. 

• En algunos casos es preferible tener la lógica del negocio más fuerte en otros dispositivos y hacer uso de arquitecturas descentralizadas como cliente/servidor o P2P.

3.2.2 Criterios para mejorar el  código.  

• La mejor manera de optimizar el código es hacer ver a los programadores que optimicen su código desde el inicio, el problema radica en que el costo podría ser muy grande ya que tendría que codificar más y/o hacer su código mas legible. 

• Los criterios de optimización siempre están definidos por el compilador.

• Muchos de estos criterios pueden modificarse con directivas del compilador desde el código o de manera externa. 

• Este proceso lo realizan algunas herramientas del sistema como los ofuscadores para código móvil y código para dispositivos móviles.

3.2.3 Herramientas para el análisis del  flujo de datos.

• Existen algunas herramientas que permiten el análisis de los flujos de datos, entre ellas tenemos los depuradores y desambladores. 

• La optimización al igual que la programación es un arte y no se ha podido sistematizar del todo.