252-210: Compiler Design Fall 2015 Thomas R. Gross - - PowerPoint PPT Presentation

252-­‑210: ¡Compiler ¡Design ¡ Fall ¡2015 ¡

Thomas ¡R. ¡Gross ¡ Computer ¡Science ¡Department ¡ ETH ¡Zurich, ¡Switzerland ¡

Rule ¡1 ¡ ¡ ¡

• Peace ¡in ¡the ¡lecture ¡hall ¡ ¡ ¡

4 ¡

Course ¡structure ¡

• You ¡will ¡not ¡learn ¡this ¡material ¡from ¡lectures ¡alone ¡
• Homework ¡essenDal ¡

10 ¡

Homework ¡

• Core ¡element ¡of ¡the ¡course ¡
• You ¡will ¡build ¡a ¡compiler ¡
• More ¡on ¡this ¡topic ¡(organizaDon, ¡constraints, ¡etc) ¡tomorrow ¡

11 ¡

1.0 ¡IntroducDon ¡

• A ¡compiler ¡translates ¡a ¡program ¡wri[en ¡in ¡(programming) ¡

language ¡L1 ¡into ¡(programming) ¡language ¡L2. ¡

• Compilers ¡are ¡programs ¡
• Implemented ¡in ¡some ¡programming ¡language ¡P ¡
• Compilers ¡transform ¡programs ¡
• Many ¡other ¡programs ¡include ¡(small) ¡compilers ¡

16 ¡

ObservaDons ¡

• Languages ¡are ¡important ¡
• Source ¡language ¡L1 ¡
• Target ¡language ¡L2 ¡
• Host ¡language ¡P ¡ ¡
• Programs ¡can ¡be ¡“executed” ¡
• Program ¡is ¡a ¡sequence ¡of ¡expressions ¡ ¡E1, ¡E2, ¡… ¡
• A ¡processor ¡contains ¡state ¡
• Each ¡expression ¡Ei ¡may ¡read ¡state, ¡modify ¡state, ¡and ¡determine ¡next ¡

expression ¡Ej ¡– ¡expression ¡execu+on ¡

• A ¡special ¡expression ¡Estop ¡indicates ¡that ¡program ¡execu+on ¡stops ¡

17 ¡

Program ¡execuDon ¡

• ExecuDon ¡(“elaboraDon”) ¡of ¡expressions ¡ ¡E1, ¡E2, ¡… ¡by ¡some ¡

machine ¡M ¡

• Machine ¡M ¡defined ¡by ¡soVware ¡– ¡“virtual ¡machine” ¡
• M ¡executed ¡L1 ¡(or ¡L2) ¡
• Machine ¡realized ¡by ¡hardware ¡– ¡physical ¡processor ¡
• …. ¡
• Expressions ¡ ¡E1, ¡E2, ¡… ¡also ¡referred ¡to ¡as ¡“statements” ¡or ¡

“operaDons” ¡

• ElaboraDon ¡someDmes ¡referred ¡to ¡as ¡interpreta/on ¡
• The ¡word ¡interpreta+on ¡some+mes ¡hints ¡at ¡“direct ¡execu+on” ¡ ¡

18 ¡

Issues ¡ ¡

• Choices ¡for ¡L1 ¡and ¡L2 ¡

19 ¡

Issues ¡ ¡

• Choices ¡for ¡L1 ¡and ¡L2 ¡
• Program ¡wriZen ¡in ¡L1 ¡(PL1) ¡translated ¡into ¡program ¡wriZen ¡in ¡ ¡L2 ¡(PL2) ¡
• ¡PL1 ¡ ¡PL2 ¡
• Aspects ¡of ¡translaDon ¡of ¡programs ¡PL1 ¡ ¡PL2 ¡
• When ¡does ¡it ¡mean ¡that ¡PL1 ¡is ¡a ¡“transla+on” ¡of ¡PL2 ¡
• PL1 ¡should ¡produce ¡the ¡“same” ¡result ¡as ¡PL2 ¡

24 ¡

SemanDcs ¡

• Describes ¡the ¡“meaning” ¡of ¡programs ¡
• Meaning ¡of ¡program ¡defined ¡by ¡meaning ¡of ¡statements ¡or ¡
• peraDons ¡
• Opera+onal ¡seman+cs ¡
• Abstract ¡machine ¡ ¡A ¡
• Sequences ¡of ¡ ¡steps ¡interpreted ¡ ¡(“elabora+on”) ¡– ¡effect ¡on ¡A ¡determines ¡meaning ¡
• Denota+onal ¡seman+cs ¡
• Mathema+cal ¡construct ¡describes ¡effect ¡– ¡can ¡be ¡manipulated ¡(composi+on, ¡

projec+on, ¡…) ¡

• Axioma+c ¡seman+cs ¡
• Asser+ons ¡on ¡program ¡state ¡and ¡rules ¡that ¡describe ¡the ¡effect ¡of ¡opera+ons ¡

25 ¡

SemanDcs ¡

• Translated ¡(target) ¡programs ¡PL2 ¡has ¡the ¡same ¡meaning ¡as ¡

the ¡(source) ¡program ¡PL1 ¡

• At ¡least: ¡computes ¡the ¡same ¡result(s) ¡for ¡all ¡legal ¡inputs ¡
• Same: ¡must ¡be ¡defined ¡... ¡ ¡
• What ¡about ¡illegal ¡inputs? ¡
• What ¡about ¡non-­‑funcDonal ¡properDes? ¡

27 ¡

ComplicaDons ¡

• L1 ¡and ¡L2 ¡have ¡different ¡resource ¡models ¡
• L1: ¡ ¡no ¡limit ¡on ¡resources, ¡flexible ¡descripDon ¡
• L2: ¡finite ¡resources, ¡inflexible ¡descripDon, ¡hardware-­‑based ¡

32 ¡

ComplicaDons ¡

• L1: ¡ ¡no ¡limit ¡on ¡resources ¡
• ∞ ¡number ¡of ¡variables ¡
• ∞ ¡lines ¡of ¡code ¡
• ∞ ¡number ¡of ¡methods ¡
• ∞ ¡data ¡space ¡
• ∞ ¡nes+ng ¡
• ∞ ¡characters ¡in ¡var ¡name ¡
• L2: ¡finite ¡resources, ¡

inflexible ¡descripDon, ¡ hardware-­‑based ¡

• Fixed ¡number ¡of ¡registers ¡
• Limited ¡storage ¡
• Finite ¡representa+on ¡
• Machine ¡proper+es ¡maZer ¡
• Caches ¡
• TLBs ¡
• NUMA ¡
• … ¡

33 ¡

Compiler ¡task: ¡Translate ¡PL1 ¡ ¡PL2 ¡

• Management ¡of ¡resources ¡
• PreservaDon ¡of ¡semanDcs ¡
• Is ¡meaning ¡defined? ¡
• For ¡all ¡possible ¡inputs? ¡
• Check ¡constraints ¡on ¡PL1 ¡
• Not ¡every ¡program ¡can ¡be ¡translated ¡
• Not ¡every ¡aspect ¡can ¡be ¡checked ¡by ¡compiler ¡
• Escape: ¡compiler ¡inserts ¡code ¡into ¡PL2 ¡to ¡check ¡proper+es ¡of ¡program ¡

during ¡execu+on ¡(“at ¡run+me”) ¡

34 ¡