Analyses de performances et transformations de code pour les applications MATLAB

MATLAB is a computing environment with an easy programming language and a vast library of functions commonly used in Computation Science and Engineering (CSE) for fast prototyping. However, some features of its environment, such as its dynamic language or interactive style of programming affect how fast the programs can execute. Current approaches to improve MATLAB programs either translate the code to faster static languages like C or Fortran, or apply code transformations to MATLAB code systematically without considering their impact on the performance. In this thesis, we fill this gap by developing techniques for the analysis and codetransformation of MATLAB programs in order to improve their performance. More precisely, we analyse and model the behaviour of the black-box MATLAB environment by measuring the execution characteristics of programs on CPU. From the resulting data, we formalise a static model which predicts the type and order of instructions scheduled by the Just-In-Time (JIT)compiler. This model allows us to propose several code transformations which increase the performance of MATLAB programs by influencing how the JIT compiler generates the machine code. The obtained results demonstrate the practical benefits of the presented methodology.MATLAB est un environnement informatique doté d'un langage de programmation simple et d'une vaste bibliothèque de fonctions couramment utilisées en science et ingénierie (CSE) pour le prototypage rapide. Cependant, certaines caractéristiques de son environnement, comme son langage dynamique ou son style de programmation interactif, affectent la rapidité d'exécution des programmes. Les approches actuelles d'amélioration des programmes MATLAB traduisent le code dans des langages statiques plus rapides comme C ou Fortran, ou bien appliquent systématiquement des transformations de code au programme MATLAB sans considérer leur impact sur les performances. Dans cette thèse, nous comblons cette lacune en développant des techniques d'analyse et de transformation de code des programmes MATLAB afin d'augmenter leur performance. Plus précisément, nous analysons et modélisons le comportement d'un environnement MATLAB black-box uniquement en mesurant l'exécution caractéristique des programmes sur CPU. À partir des données obtenues, nous formalisons un modèle statique qui prédit le type et l'ordonnancement des instructions programmées lors de l'exécution par le compilateur Just-In-Time (JIT). Ce modèle nous permet de proposer plusieurs transformations de code qui améliorent les performances des programmes MATLAB en influençant la façon dont le compilateur JIT génère le code machine. Les résultats obtenus démontrent les avantages pratiques de la méthodologie présentée

Performance analyses and code transformations for MATLAB applications

MATLAB est un environnement informatique doté d'un langage de programmation simple et d'une vaste bibliothèque de fonctions couramment utilisées en science et ingénierie (CSE) pour le prototypage rapide. Cependant, certaines caractéristiques de son environnement, comme son langage dynamique ou son style de programmation interactif, affectent la rapidité d'exécution des programmes. Les approches actuelles d'amélioration des programmes MATLAB traduisent le code dans des langages statiques plus rapides comme C ou Fortran, ou bien appliquent systématiquement des transformations de code au programme MATLAB sans considérer leur impact sur les performances. Dans cette thèse, nous comblons cette lacune en développant des techniques d'analyse et de transformation de code des programmes MATLAB afin d'augmenter leur performance. Plus précisément, nous analysons et modélisons le comportement d'un environnement MATLAB black-box uniquement en mesurant l'exécution caractéristique des programmes sur CPU. À partir des données obtenues, nous formalisons un modèle statique qui prédit le type et l'ordonnancement des instructions programmées lors de l'exécution par le compilateur Just-In-Time (JIT). Ce modèle nous permet de proposer plusieurs transformations de code qui améliorent les performances des programmes MATLAB en influençant la façon dont le compilateur JIT génère le code machine. Les résultats obtenus démontrent les avantages pratiques de la méthodologie présentée.MATLAB is a computing environment with an easy programming language and a vast library of functions commonly used in Computation Science and Engineering (CSE) for fast prototyping. However, some features of its environment, such as its dynamic language or interactive style of programming affect how fast the programs can execute. Current approaches to improve MATLAB programs either translate the code to faster static languages like C or Fortran, or apply code transformations to MATLAB code systematically without considering their impact on the performance. In this thesis, we fill this gap by developing techniques for the analysis and codetransformation of MATLAB programs in order to improve their performance. More precisely, we analyse and model the behaviour of the black-box MATLAB environment by measuring the execution characteristics of programs on CPU. From the resulting data, we formalise a static model which predicts the type and order of instructions scheduled by the Just-In-Time (JIT)compiler. This model allows us to propose several code transformations which increase the performance of MATLAB programs by influencing how the JIT compiler generates the machine code. The obtained results demonstrate the practical benefits of the presented methodology

Profile-based Vectorization for MATLAB

International audienceIn recent years, MATLAB just-in-time (JIT) interpreter has improved the execution time of for-loops to a level whereloops can outperform equivalent array operations in some scenarios. This has allowed systematic translation of loopsto array operations, a prevalent approach for performance improvement in MATLAB, to sometimes yield a performanceloss. Therefore, we propose a selective strategy to loop translation with selection criteria guided by loop profiling data.As a result, only loops with a high performance speedup potential are selected for translation to array operations. Ourexperimental results confirm the efficiency of our approach and illustrate the cases where systematic translation lead toperformance degradation

Using performance event profiles to deduce an execution model of MATLAB with just-in-time compilation

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