O desempenho de um software depende das múltiplas otimizações no código realizadas por compiladores modernos para a remoção de computação redundante. A identificação de computação redundante é, em geral, indecidível em tempo de compilação, e impede a obtenção de um caso ideal de referência para a medição do potencial inexplorado de remoção de redundâncias remanescentes e para a avaliação da eficácia de otimização do código. Este trabalho apresenta um conjunto de métodos para a análise da efetividade de otimização de código através da observação do conjunto completo de instruções dinamicamente executadas e referências à memória na execução completa de um programa. Isso é feito por meio do desenvolvimento de um algoritmo de value numbering dinâmico e sua aplicação conforme as instruções vão sendo executadas. Este método reduz a análise interprocedural à análise de um grande bloco básico e detecta operações redundantes de memória e operações escalares que são visíveis apenas em tempo de execução. Desta forma, o trabalho estende a análise de reuso de instruções e oferece tanto uma aproximação mais exata do limite superior de otimização explorável dentro de um programa, quanto um ponto de referência para avaliar a eficácia de uma otimização. O método também provê uma visão clara de hotspots de redundância não explorados e uma medida de localidade de valor dentro da execução completa de um programa. Um modelo que implementa o método e integra-o a um simulador completo de sistema baseado em Power ISA 64-bits (versão 2.06) é desenvolvido. Um estudo de caso apresenta os resultados da aplicação deste método em relação a executáveis de um benchmark representativo (SPECInt2006) criados para cada nível de otimização do compilador GNU C/ C++. A análise proposta produz uma avaliação prática de eficácia da otimização de código que revela uma quantidade significativa de redundâncias remanescentes inexploradas, mesmo quando o maior nível de otimização disponível é usado. Fontes de ineficiência são identificadas através da avaliação de hotspots e de localidade de valor. Estas informações revelam-se úteis para o ajuste do compilador e da aplicação. O trabalho ainda apresenta um mecanismo eficiente para explorar o suporte de hardware na eliminação de redundâncias. / Software performance relies on multiple optimization techniques applied by modern compilers to remove redundant computation. The identification of redundant computation is in general undecidable at compile-time and prevents one from obtaining an ideal reference for the measurement of the remaining unexploited potential of redundancy removal and for the evaluation of code optimization effectiveness. This work presents a methodology for optimization effectiveness analysis by observing the complete dynamic stream of executed instructions and memory references in the whole program execution, and by developing and applying a dynamic value numbering algorithm as instructions are executed. This method reduces the interprocedural analysis to the analysis of a large basic block and detects redundant memory and scalar operations that are visible only at run-time. This way, the work extends the instruction-reuse analysis and provides both a more accurate approximation of the upper bound of exploitable optimization in the program and a reference point to evaluate optimization effectiveness. The method also generates a clear picture of unexploited redundancy hotspots and a measure of value locality in the whole application execution. A framework that implements the method and integrates it with a full-system simulator based on Power ISA 64-bit (version 2.06) is developed. A case study presents the results of applying this method to representative benchmark (SPECInt 2006) executables generated by various compiler optimization levels of GNU C/C++ Compiler. The proposed analysis yields a practical analysis that reveals a significant amount of remaining unexploited redundancies present even when using the highest optimization level available. Sources of inefficiency are identified with an evaluation of hotspot and value locality, an information that is useful for compilers and application-tuning softwares. The thesis also shows an efficient mechanism to explore hardware-support for redundancy elimination.

O desempenho de um software depende das múltiplas otimizações no código realizadas por compiladores modernos para a remoção de computação redundante. A identificação de computação redundante é, em geral, indecidível em tempo de compilação, e impede a obtenção de um caso ideal de referência para a medição do potencial inexplorado de remoção de redundâncias remanescentes e para a avaliação da eficácia de otimização do código. Este trabalho apresenta um conjunto de métodos para a análise da efetividade de otimização de código através da observação do conjunto completo de instruções dinamicamente executadas e referências à memória na execução completa de um programa. Isso é feito por meio do desenvolvimento de um algoritmo de value numbering dinâmico e sua aplicação conforme as instruções vão sendo executadas. Este método reduz a análise interprocedural à análise de um grande bloco básico e detecta operações redundantes de memória e operações escalares que são visíveis apenas em tempo de execução. Desta forma, o trabalho estende a análise de reuso de instruções e oferece tanto uma aproximação mais exata do limite superior de otimização explorável dentro de um programa, quanto um ponto de referência para avaliar a eficácia de uma otimização. O método também provê uma visão clara de hotspots de redundância não explorados e uma medida de localidade de valor dentro da execução completa de um programa. Um modelo que implementa o método e integra-o a um simulador completo de sistema baseado em Power ISA 64-bits (versão 2.06) é desenvolvido. Um estudo de caso apresenta os resultados da aplicação deste método em relação a executáveis de um benchmark representativo (SPECInt2006) criados para cada nível de otimização do compilador GNU C/ C++. A análise proposta produz uma avaliação prática de eficácia da otimização de código que revela uma quantidade significativa de redundâncias remanescentes inexploradas, mesmo quando o maior nível de otimização disponível é usado. Fontes de ineficiência são identificadas através da avaliação de hotspots e de localidade de valor. Estas informações revelam-se úteis para o ajuste do compilador e da aplicação. O trabalho ainda apresenta um mecanismo eficiente para explorar o suporte de hardware na eliminação de redundâncias. / Software performance relies on multiple optimization techniques applied by modern compilers to remove redundant computation. The identification of redundant computation is in general undecidable at compile-time and prevents one from obtaining an ideal reference for the measurement of the remaining unexploited potential of redundancy removal and for the evaluation of code optimization effectiveness. This work presents a methodology for optimization effectiveness analysis by observing the complete dynamic stream of executed instructions and memory references in the whole program execution, and by developing and applying a dynamic value numbering algorithm as instructions are executed. This method reduces the interprocedural analysis to the analysis of a large basic block and detects redundant memory and scalar operations that are visible only at run-time. This way, the work extends the instruction-reuse analysis and provides both a more accurate approximation of the upper bound of exploitable optimization in the program and a reference point to evaluate optimization effectiveness. The method also generates a clear picture of unexploited redundancy hotspots and a measure of value locality in the whole application execution. A framework that implements the method and integrates it with a full-system simulator based on Power ISA 64-bit (version 2.06) is developed. A case study presents the results of applying this method to representative benchmark (SPECInt 2006) executables generated by various compiler optimization levels of GNU C/C++ Compiler. The proposed analysis yields a practical analysis that reveals a significant amount of remaining unexploited redundancies present even when using the highest optimization level available. Sources of inefficiency are identified with an evaluation of hotspot and value locality, an information that is useful for compilers and application-tuning softwares. The thesis also shows an efficient mechanism to explore hardware-support for redundancy elimination.