Optimization of the cache performance of datastructures

Wir wollen zur Optimierung des Layers Dynamischer Datenstrukturen beitragen.镀金，布局如此优化，达斯人的数据结构在现代说话人的层次结构中是有效的。可恶的是，通过缓存和夹带，你可以看到更多的东西。Seit Einführung Kleiner，Schneller PufferSpeicher in der Speicher Hierarchie，den sgenannten cachers，Wurden viele Methoden Vorgeschlagen，Speicherzugriffe Nwendungen，die vnehmlich Reihungen ALS Datenstrukturen verwenden，zu Optimieren。Vernachlässigt wurde hingegen die Optimierung von Zugriffen auf Dynamische Datenstrukturen Wie Listen，Bäume and Graphen.Von den verschiedenen von vergeschlagenen Optimierungsverfahren wollewire wir uns hier der von Verringerung von HauptSpeicherzugriffen auf Dynamische Datenstrukturen Durch AutomatischeäbersetzerOptimierungen Widman.大足索伦的分析和改造是不是不可能的，而不是像弗拉根所说的那样：是不是就是祖格利夫的数据呢？你知道他是谁吗？您的位置：凡人谷知道>地区>德国>德国人：您的工作是什么？大足唯一的典型结构是程序分析，而不是数据的解释。全球代码分析程序Aussageüber die Anzahl der Zugriffe auf e ine Datenstructure Machen.Lokale Analysen der Zugriffspade Gewährleisten die Korrektheit der Transformationen.在此期间，我们将为您提供最好的服务，以满足您的需求。这是一种新的方法和方法，也是一种现代的方法和正确的方法。

Wir wollen zur Optimierung des Layouts dynamischer Datenstrukturen beitragen. Es gilt, das Layout so zu optimieren, dass man auf die Datenstruktur in modernen Speicherhierarchien effizient zugreifen kann. Damit wird einer der zentralen Engpässe moderner Rechnersysteme, der Speicherzugriff via Caches, entlastet. Seit Einführung kleiner, schneller Pufferspeicher in der Speicherhierarchie, den sogenannten Caches, wurden viele Methoden vorgeschlagen, Speicherzugriffe numerischer Anwendungen, die vornehmlich Reihungen als Datenstrukturen verwenden, zu optimieren. Vernachlässigt wurde hingegen die Optimierung von Zugriffen auf dynamische Datenstrukturen wie Listen, Bäume und Graphen. Von den verschiedenen vorgeschlagenen Optimierungsverfahren wollen wir uns hier der Verringerung von Hauptspeicherzugriffen auf dynamische Datenstrukturen durch automatische Übersetzeroptimierungen widmen. Dazu sollen Analyse- und Transformationstechniken untersucht und entwickelt werden, die folgende Fragen beantworten: Was sind für den Zugriff kritische Datenstrukturen? Wie kann man diese besser im Speicher anordnen? Kann man diese Anordnung durch Programmtransformation unter Erhalt der ursprünglichen Semantik herstellen? Dazu soll die Typstruktur eines Programmes analysiert werden, um die Datenstrukturen zu interpretieren. Programmglobale Codeanalysen können eine Aussage über die Anzahl der Zugriffe auf eine Datenstruktur machen. Lokale Analysen der Zugriffspfade gewährleisten die Korrektheit der Transformationen. Die durch diese Analysen gewonnene Information soll direkt für ergänzende Optimierungen zum Verstecken der Latenzzeiten verbleibender Hauptspeicherzugriffe verwendet werden. Die gefundenen Methoden sollen exemplarisch in einem vorhandenen Übersetzer für eine objektorientierte Sprache mit einer modernen Zwischensprache implementiert und erprobt werden.