En inglés
The programming memory space of embedded microcontrolled systems is usually limited.
Although, compilers nowadays apply optimizing transformations to the embedded software, the lack of memory space can become a critical problem to the designer with the introduction of new features and corrections in the original software. In contrast, workstations hosting development systems for embedded applications are faster and have much more memory. Given this scenario, we have developed a peephole optimizer exploring an adaptive technique that requires more memory and execution time, but is capable to achieve a better compression ratio of the object code than a conventional peephole optimizer. The introduction of an adaptive action enables the algorithm to self-modify its behavior in response to a specific input condition and to search the sequence of optimization rules that best optimizes the object code among the many possible sequences resulted from the superposition of two or more equally applicable optimization rules.
En portugués
O espaço de memória de programação de sistemas microcontrolados embutidos é normalmente limitado. Embora os compiladores atuais apliquem transformações otimizantes ao software embutido, a falta de espaço de memória pode se tornar um problema crítico para o projetista com a introdução de novas facilidades e correções no software original. Por outro lado, as estações de trabalho hospedando os sistemas de desenvolvimento para aplicações embutidas são mais rápidas e dispõem de mais memória. Diante deste panorama, desenvolvemos um otimizador peephole explorando uma técnica adaptativa que requer mais memória e tempo de execução, mas é capaz de obter uma melhor taxa de compressão do código objeto do que um otimizador peephole convencional. A introdução de uma ação adaptativa permite que o algoritmo auto modifique o seu comportamento em resposta a uma condição de entrada específica e procure a seqüência de regras de otimização que melhor otimiza o código objeto entre as muitas seqüências possíveis resultantes da superposição de duas ou mais regras de otimização igualmente aplicáveis.