Improving variability of applications using adaptive object-models

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

First-class features

Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2011von Sagar Sunkl

Adaptive object-modeling : patterns, tools and applications

Tese de Programa Doutoral. Informática. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

Parsing for agile modeling

Agile modeling refers to a set of methods that allow for a quick initial development of an importer and its further refinement. These requirements are not met simultaneously by the current parsing technology. Problems with parsing became a bottleneck in our research of agile modeling. In this thesis we introduce a novel approach to specify and build parsers. Our approach allows for expressive, tolerant and composable parsers without sacrificing performance. The approach is based on a context-sensitive extension of parsing expression grammars that allows a grammar engineer to specify complex language restrictions. To insure high parsing performance we automatically analyze a grammar definition and choose different parsing strategies for different parts of the grammar. We show that context-sensitive parsing expression grammars allow for highly composable, tolerant and variable-grained parsers that can be easily refined. Different parsing strategies significantly insure high-performance of parsers without sacrificing expressiveness of the underlying grammars

Extensible Languages for Flexible and Principled Domain Abstraction

Die meisten Programmiersprachen werden als Universalsprachen entworfen. Unabhängig von der zu entwickelnden Anwendung, stellen sie die gleichen Sprachfeatures und Sprachkonstrukte zur Verfügung. Solch universelle Sprachfeatures ignorieren jedoch die spezifischen Anforderungen, die viele Softwareprojekte mit sich bringen. Als Gegenkraft zu Universalsprachen fördern domänenspezifische Programmiersprachen, modellgetriebene Softwareentwicklung und sprachorientierte Programmierung die Verwendung von Domänenabstraktion, welche den Einsatz von domänenspezifischen Sprachfeatures und Sprachkonstrukten ermöglicht. Insbesondere erlaubt Domänenabstraktion Programmieren auf dem selben Abstraktionsniveau zu programmieren wie zu denken und vermeidet dadurch die Notwendigkeit Domänenkonzepte mit universalsprachlichen Features zu kodieren. Leider ermöglichen aktuelle Ansätze zur Domänenabstraktion nicht die Entfaltung ihres ganzen Potentials. Einerseits mangelt es den Ansätzen für interne domänenspezifische Sprachen an Flexibilität bezüglich der Syntax, statischer Analysen, und Werkzeugunterstützung, was das tatsächlich erreichte Abstraktionsniveau beschränkt. Andererseits mangelt es den Ansätzen für externe domänenspezifische Sprachen an wichtigen Prinzipien, wie beispielsweise modularem Schließen oder Komposition von Domänenabstraktionen, was die Anwendbarkeit dieser Ansätze in der Entwicklung größerer Softwaresysteme einschränkt. Wir verfolgen in der vorliegenden Doktorarbeit einen neuartigen Ansatz, welcher die Vorteile von internen und externen domänenspezifischen Sprachen vereint um flexible und prinzipientreue Domänenabstraktion zu unterstützen. Wir schlagen bibliotheksbasierte erweiterbare Programmiersprachen als Grundlage für Domänenabstraktion vor. In einer erweiterbaren Sprache kann Domänenabstraktion durch die Erweiterung der Sprache mit domänenspezifischer Syntax, statischer Analyse, und Werkzeugunterstützung erreicht werden . Dies ermöglicht Domänenabstraktionen die selbe Flexibilität wie externe domänenspezifische Sprachen. Um die Einhaltung üblicher Prinzipien zu gewährleisten, organisieren wir Spracherweiterungen als Bibliotheken und verwenden einfache Import-Anweisungen zur Aktivierung von Erweiterungen. Dies erlaubt modulares Schließen (durch die Inspektion der Import-Anweisungen), unterstützt die Komposition von Domänenabstraktionen (durch das Importieren mehrerer Erweiterungen), und ermöglicht die uniforme Selbstanwendbarkeit von Spracherweiterungen in der Entwicklung zukünftiger Erweiterungen (durch das Importieren von Erweiterungen in einer Erweiterungsdefinition). Die Organisation von Erweiterungen in Form von Bibliotheken ermöglicht Domänenabstraktionen die selbe Prinzipientreue wie interne domänenspezifische Sprachen. Wir haben die bibliotheksbasierte erweiterbare Programmiersprache SugarJ entworfen und implementiert. SugarJ Bibliotheken können Erweiterungen der Syntax, der statischen Analyse, und der Werkzeugunterstützung von SugarJ deklarieren. Eine syntaktische Erweiterung besteht dabei aus einer erweiterten Syntax und einer Transformation der erweiterten Syntax in die Basissyntax von SugarJ. Eine Erweiterung der Analyse testet Teile des abstrakten Syntaxbaums der aktuellen Datei und produziert eine Liste von Fehlern. Eine Erweiterung der Werkzeugunterstützung deklariert Dienste wie Syntaxfärbung oder Codevervollständigung für bestimmte Sprachkonstrukte. SugarJ Erweiterungen sind vollkommen selbstanwendbar: Eine erweiterte Syntax kann in eine Erweiterungsdefinition transformiert werden, eine erweiterte Analyse kann Erweiterungsdefinitionen testen, und eine erweiterte Werkzeugunterstützung kann Entwicklern beim Definieren von Erweiterungen assistieren. Um eine Quelldatei mit Erweiterungen zu verarbeiten, inspizieren der SugarJ Compiler und die SugarJ IDE die importierten Bibliotheken um die aktiven Erweiterungen zu bestimmen. Der Compiler und die IDE adaptieren den Parser, den Codegenerator, die Analyseroutine und die Werkzeugunterstützung der Quelldatei entsprechend der aktiven Erweiterungen. Wir beschreiben in der vorliegenden Doktorarbeit nicht nur das Design und die Implementierung von SugarJ, sondern berichten darüber hinaus über Erweiterungen unseres ursprünglich Designs. Insbesondere haben wir eine Generalisierung des SugarJ Compilers entworfen und implementiert, die neben Java alternative Basissprachen unterstützt. Wir haben diese Generalisierung verwendet um die bibliotheksbasierten erweiterbaren Programmiersprachen SugarHaskell, SugarProlog, und SugarFomega zu entwickeln. Weiterhin haben wir SugarJ ergänzt um polymorphe Domänenabstraktion und Kommunikationsintegrität zu unterstützen. Polymorphe Domänenabstraktion ermöglicht Programmierern mehrere Transformationen für die selbe domänenspezifische Syntax bereitzustellen. Dies erhöht die Flexibilität von SugarJ und unterstützt bekannte Szenarien aus der modellgetriebenen Entwicklung. Kommunikationsintegrität spezifiziert, dass die Komponenten eines Softwaresystems nur über explizite Kanäle kommunizieren dürfen. Im Kontext von Codegenerierung stellt dies eine interessante Eigenschaft dar, welche die Generierung von impliziten Modulabhängigkeiten untersagt. Wir haben Kommunikationsintegrität als weiteres Prinzip zu SugarJ hinzugefügt. Basierend auf SugarJ und zahlreicher Fallstudien argumentieren wir, dass flexible und prinzipientreue Domänenabstraktion ein skalierbares Programmiermodell für die Entwicklung komplexer Softwaresysteme darstellt

A Fortran Kernel Generation Framework for Scientific Legacy Code

Quality assurance procedure is very important for software development. The complexity of modules and structure in software impedes the testing procedure and further development. For complex and poorly designed scientific software, module developers and software testers need to put a lot of extra efforts to monitor not related modules\u27 impacts and to test the whole system\u27s constraints. In addition, widely used benchmarks cannot help programmers with accurate and program specific system performance evaluation. In this situation, the generated kernels could provide considerable insight into better performance tuning. Therefore, in order to greatly improve the productivity of various scientific software engineering tasks such as performance tuning, debugging, and verification of simulation results, we developed an automatic compute kernel extraction prototype platform for complex legacy scientific code. In addition, considering that scientific research and experiment require long-term simulation procedure and the huge size of data transfer, we apply message passing based parallelization and I/O behavior optimization to highly improve the performance of the kernel extractor framework and then use profiling tools to give guidance for parallel distribution. Abnormal event detection is another important aspect for scientific research; dealing with huge observational datasets combined with simulation results it becomes not only essential but also extremely difficult. In this dissertation, for the sake of detecting high frequency event and low frequency events, we reconfigured this framework equipped with in-situ data transfer infrastructure. Through the method of combining signal processing data preprocess(decimation) with machine learning detection model to train the stream data, our framework can significantly decrease the amount of transferred data demand for concurrent data analysis (between distributed computing CPU/GPU nodes). Finally, the dissertation presents the implementation of the framework and a case study of the ACME Land Model (ALM) for demonstration. It turns out that the generated compute kernel with lower cost can be used in performance tuning experiments and quality assurance, which include debugging legacy code, verification of simulation results through single point and multiple points of variables tracking, collaborating with compiler vendors, and generating custom benchmark tests

Programming Persistent Memory

Beginning and experienced programmers will use this comprehensive guide to persistent memory programming. You will understand how persistent memory brings together several new software/hardware requirements, and offers great promise for better performance and faster application startup times—a huge leap forward in byte-addressable capacity compared with current DRAM offerings. This revolutionary new technology gives applications significant performance and capacity improvements over existing technologies. It requires a new way of thinking and developing, which makes this highly disruptive to the IT/computing industry. The full spectrum of industry sectors that will benefit from this technology include, but are not limited to, in-memory and traditional databases, AI, analytics, HPC, virtualization, and big data. Programming Persistent Memory describes the technology and why it is exciting the industry. It covers the operating system and hardware requirements as well as how to create development environments using emulated or real persistent memory hardware. The book explains fundamental concepts; provides an introduction to persistent memory programming APIs for C, C++, JavaScript, and other languages; discusses RMDA with persistent memory; reviews security features; and presents many examples. Source code and examples that you can run on your own systems are included. What You’ll Learn Understand what persistent memory is, what it does, and the value it brings to the industry Become familiar with the operating system and hardware requirements to use persistent memory Know the fundamentals of persistent memory programming: why it is different from current programming methods, and what developers need to keep in mind when programming for persistence Look at persistent memory application development by example using the Persistent Memory Development Kit (PMDK) Design and optimize data structures for persistent memory Study how real-world applications are modified to leverage persistent memory Utilize the tools available for persistent memory programming, application performance profiling, and debugging Who This Book Is For C, C++, Java, and Python developers, but will also be useful to software, cloud, and hardware architects across a broad spectrum of sectors, including cloud service providers, independent software vendors, high performance compute, artificial intelligence, data analytics, big data, etc

A STUDY ON VARIOUS PROGRAMMING LANGUAGES TO KEEP PACE WITH INNOVATION

A programming language is a formal computer language designed to communicate instructions to a machine, particularly a computer. Programming languages can be used to create programs to control the behaviour of a machine or to express algorithms. The earliest known programmable machine preceded the invention of the digital computer and is the automatic flute player described in the 9th century by the brothers Musa in Baghdad, "during the Islamic Golden Age". From the early 1800s, "programs" were used to direct the behavior of machines such as Jacquard looms and player pianos. Thousands of different programming languages have been created, mainly in the computer field, and many more still are being created every year. Many programming languages require computation to be specified in an imperative form (i.e., as a sequence of operations to perform) while other languages use other forms of program specification such as the declarative form (i.e. the desired result is specified, not how to achieve it). The description of a programming language is usually split into the two components of syntax (form) and semantics (meaning). Some languages are defined by a specification document (for example, the C programming language is specified by an ISO Standard) while other languages (such as Perl) have a dominant implementation that is treated as a reference. Some languages have both, with the basic language defined by a standard and extensions taken from the dominant implementation being common. An attempt is made in this paper to have a study on various programming languages