Cost-Augmented Partial Evaluation of Functional Logic Programs

Vidal, Germán

doi:10.1023/b:lisp.0000029447.02190.42

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“…More research is needed to develop models capable of predicting the performance of a relation which can be used in specialization of MINIKANREN. There are some papers which estimate the efficiency of partial evaluation in the context of logic and functional logic programming languages [34,35], and may facilitate achieving this goal. Employing a combination of offline and online transformations as done in [36] may also be the step towards more effective and predictable partial evaluation.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

An Empirical Study of Partial Deduction for miniKanren

Вербицкая¹,

Berezun²,

Boulytchev³

2021

Electron. Proc. Theor. Comput. Sci.

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We study conjunctive partial deduction, an advanced specialization technique aimed at improving the performance of logic programs, in the context of relational programming language MINIKANREN. We identify a number of issues, caused by MINIKANREN peculiarities, and describe a novel approach to specialization based on partial deduction and supercompilation. The results of the evaluation demonstrate successful specialization of relational interpreters. Although the project is at an early stage, we consider it as the first step towards an efficient optimization framework for MINIKANREN.1. Term unification t 1 ≡ t 2 computes the most-general unification in the context of the current substitution. If it succeeds, the unifier is added into the current substitution and then it is returned as a singleton stream. Otherwise, an empty stream is returned.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

An Empirical Study of Partial Deduction for miniKanren

Вербицкая¹,

Berezun²,

Boulytchev³

2021

Electron. Proc. Theor. Comput. Sci.

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“…There has been some promising initial work on cost models for logic and functional programs in [1,2,24,4]. However, such a low-level cost model will depend on both the particular Prolog compiler and on the target architecture and it is hence unlikely that one can find an elegant mathematical model that is easy to manipulate and precise.…”

Section: Other Approaches and Related Workmentioning

confidence: 99%

Self-tuning resource aware specialisation for prolog

Craig

Leuschel

2005

Proceedings of the 7th ACM SIGPLAN International Conference on Principles and Practice of Declarative Programming

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The paper develops a self-tuning resource aware partial evaluation technique for Prolog programs, which derives its own control strategies tuned for the underlying computer architecture and Prolog compiler using a genetic algorithm approach. The algorithm is based on mutating the annotations of offline partial evaluation. Using a set of representative sample queries it decides upon the fitness of annotations, controlling the trade-off between code explosion, speedup gained and specialisation time. The user can specify the importance of each of these factors in determining the quality of the produced code, tailouring the specialisation to the particular problem at hand. We present experimental results for our implemented technique on a series of benchmarks. The results are compared against the aggressive termination based binding-time analysis and optimised using different measures for the quality of code. We also show that our technique avoids some classical pitfalls of partial evaluation.

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“…Se introduce una serie de criterios: número de pasos de reducción, número de aplicaciones de función y el esfuerzo en el emparejamiento de patrones o en la unicación. Más tarde, en [Vid02,Vid04] se agregan criterios relacionados con el orden superior y con el indeterminismo; se modican las semánticas LNT y RLNT para incluir costes y se desarrolla un nuevo evaluador parcial NPE. La nueva herramienta soporta los principios básicos de los programas lógico funcionales: narrowing y residuación e informa de la mejora conseguida en los programas especializados.…”

Section: Antecedentesunclassified

Una aproximación offline a la evaluación parcial dirigida por narrowing

Díaz¹,

Guadalupe²

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Los evaluadores parciales se clasican en dos grandes categorías: online y oine, de acuerdo al momento temporal en que se consideran los aspectos de terminación del proceso de especialización. Los evaluadores parciales online son usualmente más precisos ya que tienen más información disponible. En particular, el esquema original NPE, el cual sigue la aproximación online, considera una variante del teorema de Kruskal (Kruskal's Tree Theorem) llamada subsumción homeomórca [Leu02], para asegurar la terminación del proceso: si un término subsume algún término previo en la misma computación de narrowing, se aplica alguna forma de generalización usualmente el operador de generalización más especícay la evaluación parcial se reinicia con los términos generalizados [AFV98]. Sin embargo, las pruebas para el test de subsumción, junto con las generalizaciones asociadas, hacen que el esquema NPE online sea muy costoso (en términos de tiempo y espacio), por lo que no se adapta adecuadamente a problemas realistas como la especialización de intérpretes.Los evaluadores parciales oine proceden comúnmente en dos etapas; la primera etapa procesa un programa (e.g., para identicar aquellas llamadas a función que se pueden desplegar sin riesgo de no terminación) e incluye anotaciones para guiar las computaciones parciales; entonces, una segunda etapa, la de evaluación parcial propiamente dicha, sólo tiene que obedecer las anotaciones y por tanto el especializador es mucho más rápido que en la aproximación online.En esta tesis se presenta un nuevo esquema de evaluación parcial dirigido por narrowing, más eciente y que asegura la terminación siguiendo el estilo oine. Para ello, identicamos una caracterización de programas cuasi-terminantes a los que llamamos no crecientes. En tales programas, las computaciones por narrowing necesario presentan sólo un conjunto nito de términos diferentes (módulo renombramiento i de variables). La propiedad de la cuasi-terminación es importante toda vez que su presencia es regularmente una condición suciente para la terminación del proceso [Hol91] de especialización.Sin embargo, la clase de programas cuasi-terminantes es muy restrictiva, por lo que introducimos un algoritmo que acepta programas inductivamente secuenciales una clase mucho más amplia sobre la que está denido el narrowing necesarioy anota aquellas partes que violan la caracterización de programas no crecientes. Para procesar de manera adecuada los nuevos términos anotados extendemos la relación de narrowing, a la que llamamos: narrowing necesario generalizante.Una vez denido el esquema, desarrollamos un prototipo para la evaluación parcial oine dirigida por narrowing. La validación experimental arroja resultados que muestran una mejora signicativa en el tiempo de especialización oine con respecto al esquema online.Recientemente, se ha formulado un nuevo principio para el análisis de terminación de los programas basado en el cambio de tamaño de los argumentos de las llamadas a función [LJBA01,GJ05]. Con la nalidad de mejorar la precisión de ...

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Cost-Augmented Partial Evaluation of Functional Logic Programs

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An Empirical Study of Partial Deduction for miniKanren

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Una aproximación offline a la evaluación parcial dirigida por narrowing

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