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Séance de cours

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Dans cours

CS-320: Computer language processing

We teach the fundamental aspects of analyzing and interpreting computer languages, including the techniques to build compilers. You will build a working compiler from an elegant functional language into machine code using a popular backend called LLVM (htt ...

Description

Cette séance de cours présente les machines à registres comme une alternative plus efficace aux machines à piles, en expliquant leurs avantages en termes de microprocesseurs modernes et d'optimisation des programmes. Il couvre l'organisation de la mémoire, les différences entre la pile et le tas, et le processus de cartographie des instructions de la machine de pile pour enregistrer les instructions de la machine.

Enseignant·e

Viktor Kuncak

Viktor Kunčak joined EPFL in 2007, after receiving a PhD degree from MIT. Since then has been leading the Laboratory for Automated Reasoning and Analysis and supervised at least 12 completed PhD theses. His works on languages, algorithms and systems for verification and automated reasoning. He served as an initiator and one of the coordinators of a European network (COST action) in the area of automated reasoning, verification, and synthesis. In 2012 he received a 5-year single-investigator European Research Council (ERC) grant of 1.5M EUR. His invited talks include those at Lambda Days, Scala Days, NFM, LOPSTR, SYNT, ICALP, CSL, RV, VMCAI, and SMT. A paper on test generation he co-authored received an ACM SIGSOFT distinguished paper award at ICSE. A PLDI paper he co-authored was published in the Communications of the ACM as a Research Highlight article. His Google Scholar profile reports an over-approximate H-index of 38. He was an associate editor of ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS) and served as a co-chair of conferences on Computer-Aided Verification (CAV), Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD), Workshop on Synthesis (SYNT), and Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI). At EPFL he teaches courses on functional and parallel programming, compilers, and verification. He has co-taught the MOOC "Parallel Programming" that was visited by over 100'000 learners and completed by thousands of students from all over the world.

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Programmation informatique: Compilateur

Concepts associés (32)

Processeur basé sur la pile

Certains processeurs utilisent non pas des registres pour conserver les données, mais une ou plusieurs piles. Les instructions prennent alors pour opérandes les premiers éléments de la pile. Dans un tel processeur, les instructions (addition, multiplication, chargement d'une valeur en mémoire...) utilisent généralement les deux premiers éléments de la pile. On trouve aussi des instructions de manipulation de pile, par exemple permettant de supprimer un élément, ou d'inverser certains d'entre eux.

Optimisation de code

En programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.

Gestion de la mémoire

La gestion de la mémoire est une forme de gestion des ressources appliquée à la mémoire de l'ordinateur. L'exigence essentielle de la gestion de la mémoire est de fournir des moyens d'allouer dynamiquement des portions de mémoire aux programmes à leur demande, et de les libérer pour réutilisation lorsqu'elles ne sont plus nécessaires. Ceci est essentiel pour tout système informatique avancé où plus d'un processus peuvent être en cours à tout moment. Catégorie:Architecture informatique Catégorie:Pages avec

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Optimisation convexe

vignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.

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Séances de cours associées (43)

Machines virtuelles : gestion de la mémoire et flux de contrôle

Couvre l'architecture des machines virtuelles, en se concentrant sur la gestion de la mémoire, le flux de contrôle et la sémantique de la machine CEK.

Architecture informatique : Algorithmes aux programmes (Compilation)

Explore la transition des algorithmes aux programmes par la compilation, en mettant l'accent sur les contraintes et les pratiques de codage compréhensibles par la machine.

Fonctions MIPS et pile

Explique les fonctions MIPS, l'utilisation des piles, la convention d'appel et la gestion des registres.

Comprendre les vecteurs: taille de()

Explore le vecteur C++, en mettant l'accent sur la taille de l'opérateur et l'analyse vectorielle.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

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Concepts associés (32)

Processeur basé sur la pile

Optimisation de code

Gestion de la mémoire

Optimisation (mathématiques)

Optimisation convexe

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