Execução de funções parciais em linguagem de programação C

dc.creatorMarcus Rodrigues de Araújo
dc.date.accessioned2020-01-20T19:16:22Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:34:10Z
dc.date.available2020-01-20T19:16:22Z
dc.date.issued2017-11-30
dc.description.abstractCurrently the computer science community has several powerful programs for performing dynamic analysis. Examples of these analyzers are: Valgrind, useful for performing several types of checks related to the running of programs; and aprof, used to aid in the search for asymptotic inefficiencies. However, these tools expect to receive as an input an executable program. This fact complicates the analysis of specific code snippets, such as functions. Considering this difficulty, in this dissertation we present a set of techniques that, together, enable us to execute isolated functions written in C language automatically. In particular, we focus on methods that deal with access to arrays by indexing. Besides that, it is our goal that, when executed, a target function does not contain invalid memory accesses caused by the data automatically generated to test it. With the ideas presented here, we developed a tool, amazonc, which enable us to execute functions in C isolated from the rest of the code. Experiments performed with the kernels of the Polybench benchmarks suite reinforce the effectiveness of the method presented. Together with aprof, amazonc was able to reconstruct the asymptotic complexity curves of all core functions in that benchmark. In addition, the process of reconstructing these curves did not lead to memory errors, as Valgrind has certified.
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/32056
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectComputação — Teses
dc.subjectCompiladores (Computadores) — Teses.
dc.subjectLinguagens de programação (Computadores) — Teses.
dc.subject.otherExecução automática
dc.subject.otherAnálise estática
dc.subject.otherAnálise dinâmica
dc.subject.otherLinguagem C
dc.titleExecução de funções parciais em linguagem de programação C
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Fernando Magno Quintão Pereira
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4608001746330875
local.contributor.referee1Edson Marchetti da Silva
local.contributor.referee1Rodolfo Sérgio Ferreira de Resende
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8125776158198770
local.description.resumoAtualmente a comunidade conta com diversos programas poderosos para a realização de análises dinâmicas. Exemplos desses analisadores são: Valgrind, útil para realizar diversos tipos de verificação em relação à execução de programas; e aprof, usada para auxiliar na busca por ineficiências assintóticas. Entretanto, essas ferramentas esperam receber como entrada um programa executável. Isso pode dificultar a tarefa de desenvolvedores em analisar trechos de código específicos, como funções. Considerando essa dificuldade, nesta dissertação são apresentadas um conjunto de técnicas que, juntas, possibilitam a execução automática de uma função escrita na linguagem C de forma isolada. Em especial, focamos em métodos que lidam com acessos a arranjos e é tido como objetivo que, ao ser executada, a função alvo não deve gerar acessos de memória inválidos causados pelos dados fornecidos para executá-la. Com as ideias apresentadas aqui, foi construída uma ferramenta, amazonc, que possibilita a execução de funções em C de forma isolada. Experimentos realizados com as funções núcleos (kernels) do Polybench reforçam a eficácia do método apresentado. Juntamente com aprof, amazonc possibilitou a reconstrução das curvas de complexidade assintóticas de todos os kernels considerados. Além disso, as reconstruções das curvas foram feitas sem que Valgrind apontasse nenhum erro de acessos inválidos a memória.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICEX - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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