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Título: COMPILAÇÃO OTIMIZADA DE UMA LINGUAGEM DINÂMICA PARA UM AMBIENTE DE EXECUÇÃO GERENCIADA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FABIO MASCARENHAS DE QUEIROZ

Colaborador(es):  ROBERTO IERUSALIMSCHY - Orientador
Número do Conteúdo: 29074
Catalogação:  08/02/2017 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29074@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29074@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29074

Resumo:
Ambientes de Execução Gerenciada tornaram-se alvos populares para compiladores de linguagens de programação de alto nível. Eles provêem um sistema tipos de alto nível com segurança de memória garantida, assim como facilidades como coleta de lixo, acesso a serviços da plataforma subjacente (possivelmente através de uma sandbox), multithreading, e uma rica biblioteca de estruturas de dados e algorithmos, mas não possuem um modelo de desempenho claro, o que atrapalha as tentativas de otimização de qualquer linguagem que não tenha um mapeamento direto na semântica do ambiente de execução, especialmente se a linguagem é dinamicamente tipada. Nós afirmamos que é possível construir um compilador para uma linguagem dinâmica que tem como alvo um ambiente de execução gerenciada que rivaliza um compilador que tem como alvo linguagem de máquina na eficiência do código que ele gera. Essa tese apresenta um compilador com tal característica, descrevendo as otimizações necessárias para sua construção, e testes de desempenho que validam essas otimizações. Nossas otimizações não dependem de geração de código em tempo de execução, apenas em informação estaticamente disponível no código fonte. Nós usamos uma nova análise de inferência de tipos para aumentar a quantidade de informação disponível.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, ABSTRACT, RESUMO, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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