In this thesis, we define the general purpose, automatically parallel programming language funkyImp. The design of the language semantics is tailored specifically towards the goal that the analysis required to prove independence of program fragments should be fast and precise while the performance of the sequentially executed program parts should be on a par with C++. This is achieved by restricting aliasing and side-effects in such a way that the analysis becomes intra-procedural and allows to identify all static task-parallelism precisely on the function level. In addition, we introduce sub-array, e.g. the diagonal or upper triangle of a matrix, as language primitives using a novel type system based on array index sets defined via linear constraints. The composition of data-parallel computations on sub-array in conjunction with the restriction of side-effects ensures that optimizations based on the polytope model and automatic parallelization using threads and SIMD can be applied even in complex and deeply nested settings where current compilers fail. Furthermore, we present a static scheduling algorithm that realistically models thread coordination overhead. It enables optimization of automatically extracted task-parallelism for specific target systems and guarantees a real world speedup. Finally, we present the implementation of the funkyImp compiler and run-time system along with benchmarks to show the effectiveness of our approach. The second part of this thesis is devoted to simplifying manual parallelization of legacy applications by using points-to analyzes to predict parallelization hazards before manual parallelization is performed. Given a sequential application and a specification describing the intended parallelization, the analysis finds unprotected shared resources. We present a method that uses such specifications in order reduce the amount of code that must be analyzed by specializing existing whole-program analyzes. We successfully applied the method on a large, industrial C++ code base.      «

In this thesis, we define the general purpose, automatically parallel programming language funkyImp. The design of the language semantics is tailored specifically towards the goal that the analysis required to prove independence of program fragments should be fast and precise while the performance of the sequentially executed program parts should be on a par with C++. This is achieved by restricting aliasing and side-effects in such a way that the analysis becomes intra-procedural and allows to...     »

In dieser Arbeit wird die universelle, automatisch parallele Programmiersprache funkyImp entwickelt. Die Semantik der Sprache wurde speziell so konstruiert, dass eine schnelle und präzise Analyse zum Auffinden unabhängiger Programmteile benutzt werden kann, während die Ausführungsgeschwindigkeit der sequentiellen Programmteile vergleichbar mit C++ ist. Dies wird erreicht, indem Aliasing und Seiteneffekte auf eine solche Art und Weise eingeschränkt werden, dass die benötigte Analyse präzise und intraprozedural allen statischen Task-Parallelismus in einer Funktion ermitteln kann. Zusätzlich werden Teilarrays eingeführt, wie z.B. die Diagonale oder das obere Dreieck einer Matrix, als Sprachprimitive zum Ausdruck von Daten-Parallelismus. Diese Teilarrays basieren auf einem Typsystem, welches Mengen und Teilmengen von Arrayindizes über lineare Begrenzungen definiert. Die Möglichkeit datenparallele Berechnungen über Teilarrays auszudrücken in Kombination mit den eingeschränkten Seiteneffekten, erlaubt es Optimierungen, die auf dem Polytopmodell und Threads so wie SIMD basieren, auch in komplexen und tief verschachtelten Szenarien anzuwenden, in denen aktuelle Compiler scheitern. Darüber hinaus wird ein statischer Ausführungsplanungsalgorithmus entwickelt, welcher die durch Thread-Koordination entstehenden Ausführungszusatz-kosten realistisch modelliert. Dieser Algorithmus ermöglicht es automatisch extrahierten Task-Parallelismus für spezifische Zielsysteme zu optimieren. Abschließend wird die Implementierung des funkyImp Compilers und Laufzeitsystems vorgestellt zusammen mit Experimenten, welche die Effektivität des Ansatzes illustrieren. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich der manuellen Parallelisierung von Altprogrammen und nutzt Zeigeranalysen um Parallelisierungsprobleme vorherzusagen. Mittels einer Spezifikation, welche eine geplante Parallelisierung beschreibt, können solche Analysen ungeschützte, geteilte Ressourcen finden. Solche Spezifikationen können verwendet werden, um existierende Analysen, welche das komplette Programm als Eingabe benötigen, so zu spezialisieren, dass die Menge des zur Analyse benötigten Codes stark eingeschränkt wird.     «

In dieser Arbeit wird die universelle, automatisch parallele Programmiersprache funkyImp entwickelt. Die Semantik der Sprache wurde speziell so konstruiert, dass eine schnelle und präzise Analyse zum Auffinden unabhängiger Programmteile benutzt werden kann, während die Ausführungsgeschwindigkeit der sequentiellen Programmteile vergleichbar mit C++ ist. Dies wird erreicht, indem Aliasing und Seiteneffekte auf eine solche Art und Weise eingeschränkt werden, dass die benötigte Analyse präzise und i...     »