University, Diss., 1996--Saarbrücken.

Univ., Diss., 2000--Frankfurt (Main)

Im Projekt TransBS wurden existierende, über viele Jahre gewachsene Softwaresysteme zur Realisierung von Geschäftsprozessen betrachtet, in denen Aspekte wie Verteiltheit, Anpassbarkeit an heterogene Plattformen oder Skalierbarkeit zunehmend Bedeutung erlangen. Die notwendigen Anpassungen der Systeme sind nur schwierig und mit erheblichem Aufwand zu realisieren, da sie eine vollständige Reorganisation erfordern. Deshalb wurde im Projekt eine Methodik entwickelt und prototypisch realisiert, die monolithische Legacy-Business-Softwaresysteme in eine komponentenbasierte, verteilte Client-Server-Architektur mit konfigurierbaren Workflows für heterogene Plattformen schrittweise überführt. Die entwickelten Werkzeuge zur Transformation wurden exemplarisch mit einem gegebenen Softwaresystem evaluiert und können für weitere Problemstellungen der Analyse und Transformation von Business-Software eingesetzt werden.

Im Projekt TransBS wurden existierende, über viele Jahre gewachsene Softwaresysteme zur Realisierung von Geschäftsprozessen betrachtet, in denen Aspekte wie Verteiltheit, Anpassbarkeit an heterogene Plattformen oder Skalierbarkeit zunehmend Bedeutung erlangen. Die notwendigen Anpassungen der Systeme sind nur schwierig und mit erheblichem Aufwand zu realisieren, da sie eine vollständige Reorganisation erfordern. Deshalb wurde im Projekt eine Methodik entwickelt und prototypisch realisiert, die monolithische Legacy-Business-Softwaresysteme in eine komponentenbasierte, verteilte Client-Server-Architektur mit konfigurierbaren Workflows für heterogene Plattformen schrittweise überführt. Die entwickelten Werkzeuge zur Transformation wurden exemplarisch mit einem gegebenen Softwaresystem evaluiert und können für weitere Problemstellungen der Analyse und Transformation von Business-Software eingesetzt werden.

In this thesis we see two new approaches to compose tree transducers and more general to fuse functional programs. The first abroach is based on initial algebras. We prove a new variant of the acid rain theorem for mutually recursive functions where the build function is substituted by a concrete functor. Moreover, we give a symmetric form (i.e. consumer and producer have the same syntactic form) of our new acid rain theorem where fusion is composition in a category and thus in particular associative. Applying this to compose top-down tree transducers yields the same result (on a syntactic level) as the classical top-down tree transducer composition. The second approach is based on free monads and monad transformers. In the same way as monoids are used in the theory of character string automata, we use monads in the theory of tree transducers. We generalize the notion of a tree transducer defining the monadic transducer, and we prove an according fusion theorem. Moreover, we prove that homomorphic monadic transducers are semantically equivalent. The latter makes it possible to compose syntactic classes of tree transducers (or particular functional programs) by simply composing endofunctors.

In this thesis we see two new approaches to compose tree transducers and more general to fuse functional programs. The first abroach is based on initial algebras. We prove a new variant of the acid rain theorem for mutually recursive functions where the build function is substituted by a concrete functor. Moreover, we give a symmetric form (i.e. consumer and producer have the same syntactic form) of our new acid rain theorem where fusion is composition in a category and thus in particular associative. Applying this to compose top-down tree transducers yields the same result (on a syntactic level) as the classical top-down tree transducer composition. The second approach is based on free monads and monad transformers. In the same way as monoids are used in the theory of character string automata, we use monads in the theory of tree transducers. We generalize the notion of a tree transducer defining the monadic transducer, and we prove an according fusion theorem. Moreover, we prove that homomorphic monadic transducers are semantically equivalent. The latter makes it possible to compose syntactic classes of tree transducers (or particular functional programs) by simply composing endofunctors.

In dieser Dissertation werden Programmtransformationen für die Klasse der regulär-irregulären Schleifenkomplexe, welche typischerweise in komplexen Simulationscodes für Vielteilchensysteme auftreten, betrachtet. Dabei wird die Effizienz der resultierenden Programme auf modernen Multicore-Systemen untersucht. Reguläre Schleifenkomplexe zeichnen sich durch feste Schleifengrenzen und eine regelmäßige Struktur der Abhängigkeiten der Berechnungen aus, bei irregulären Berechnungen sind Abhängigkeiten zwischen Berechnungen erst zur Laufzeit bekannt und stark von den Eingabedaten abhängig. Die hier betrachteten regulären-irregulären Berechnungen koppeln beide Arten von Berechnungen eng. Die Herausforderung der effizienten Realisierung regulär-irregulärer Schleifenkomplexe auf modernen Multicore-Systemen liegt in der Kombination von Transformationstechnicken, die sowohl ein hohes Maß an Parallelität erlauben als auch die Lokalität der Berechnungen berücksichtigen. Moderne Multicore-Systeme bestehen aus einer komplexen Speicherhierachie aus privaten und gemeinsam genutzten Caches, sowie einer gemeinsamen Speicheranbindung. Diese neuen architektonischen Merkmale machen es notwendig Programmtransformationen erneut zu betrachten und die Effizienz der Berechnungen neu zu bewerten. Es werden eine Reihe von Transformationen betrachtet, die sowohl die Reihenfolge der Berechnungen als auch die Reihenfolge der Abspeicherung der Daten im Speicher ändern, um eine erhöhte räumliche und zeitliche Lokalität zu erreichen. Parallelisierung und Lokalität sind eng verknüpft und beeinflussen gemeinsam die Effizienz von parallelen Programmen. Es werden in dieser Arbeit verschiedene Parallelisierungsstrategien für regulär-irreguläre Berechnungen für moderne Multicore-Systeme betrachtet. Einen weiteren Teil der Arbeit bildet die Betrachtung rein irregulärer Berechnungen, wie sie typisch für eine große Anzahl von Vielteilchensimualtionscodes sind. Auch diese Simulationscodes wurden für Multicore-Systeme betrachtet und daraufhin untersucht, inwieweit diese auf modernen Multicore-CPUs skalieren. Die neuartige Architektur von Multicore-System, im besonderen die in hohem Maße geteilte Speicherbandbreite, macht auch hier eine neue Betrachtung solcher rein irregulärer Berechnungen notwendig. Es werden Techniken betrachtet, die die Anzahl der zu ladenden Daten reduzieren und somit die Anforderungen an die gemeinsame Speicherbandbreite reduzieren.

In dieser Dissertation werden Programmtransformationen für die Klasse der regulär-irregulären Schleifenkomplexe, welche typischerweise in komplexen Simulationscodes für Vielteilchensysteme auftreten, betrachtet. Dabei wird die Effizienz der resultierenden Programme auf modernen Multicore-Systemen untersucht. Reguläre Schleifenkomplexe zeichnen sich durch feste Schleifengrenzen und eine regelmäßige Struktur der Abhängigkeiten der Berechnungen aus, bei irregulären Berechnungen sind Abhängigkeiten zwischen Berechnungen erst zur Laufzeit bekannt und stark von den Eingabedaten abhängig. Die hier betrachteten regulären-irregulären Berechnungen koppeln beide Arten von Berechnungen eng. Die Herausforderung der effizienten Realisierung regulär-irregulärer Schleifenkomplexe auf modernen Multicore-Systemen liegt in der Kombination von Transformationstechnicken, die sowohl ein hohes Maß an Parallelität erlauben als auch die Lokalität der Berechnungen berücksichtigen. Moderne Multicore-Systeme bestehen aus einer komplexen Speicherhierachie aus privaten und gemeinsam genutzten Caches, sowie einer gemeinsamen Speicheranbindung. Diese neuen architektonischen Merkmale machen es notwendig Programmtransformationen erneut zu betrachten und die Effizienz der Berechnungen neu zu bewerten. Es werden eine Reihe von Transformationen betrachtet, die sowohl die Reihenfolge der Berechnungen als auch die Reihenfolge der Abspeicherung der Daten im Speicher ändern, um eine erhöhte räumliche und zeitliche Lokalität zu erreichen. Parallelisierung und Lokalität sind eng verknüpft und beeinflussen gemeinsam die Effizienz von parallelen Programmen. Es werden in dieser Arbeit verschiedene Parallelisierungsstrategien für regulär-irreguläre Berechnungen für moderne Multicore-Systeme betrachtet. Einen weiteren Teil der Arbeit bildet die Betrachtung rein irregulärer Berechnungen, wie sie typisch für eine große Anzahl von Vielteilchensimualtionscodes sind. Auch diese Simulationscodes wurden für Multicore-Systeme betrachtet und daraufhin untersucht, inwieweit diese auf modernen Multicore-CPUs skalieren. Die neuartige Architektur von Multicore-System, im besonderen die in hohem Maße geteilte Speicherbandbreite, macht auch hier eine neue Betrachtung solcher rein irregulärer Berechnungen notwendig. Es werden Techniken betrachtet, die die Anzahl der zu ladenden Daten reduzieren und somit die Anforderungen an die gemeinsame Speicherbandbreite reduzieren.