Feldspar: Nyelv digitális jelfeldolgozáshoz

Feldspar: Nyelv digitális jelfeldolgozáshoz

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Budapest Támogatja: Ericsson, KMOP-1.1.2-08

Feldspar funkcionális

beágyazott

nyelv

Feldspar

digitális jelfeldolgozáshoz

párhuzamossághoz

Feldspar funkcionális

beágyazott

digitális jelfeldolgozáshoz

nyelv

párhuzamossághoz

A Feldspar csapata ●

●

●

Ericsson (Göteborg, Svédország)

Chalmers University of Technology (Göteborg, Svédország)

ELTE (Budapest, Magyarország)

A Feldspar csapata ●

●

●

Ericsson (Göteborg, Svédország)

Chalmers University of Technology (Göteborg, Svédország)

ELTE (Budapest)

A Feldspar csapata ●

Ericsson

●

Chalmers University of Technology (Göteborg)

●

ELTE (Budapest)

A Feldspar csapata ●

Ericsson

●

Chalmers University of Technology (Göteborg)

●

ELTE (Budapest)

A Feldspar rövid története ●

2009-ben indult

●

Támogatás: –

Ericsson

–

Egyéb állami hozzájárulások: ● ●

Swedish Foundation for Strategic Research Nemzeti Fejlesztési Ügynökség

●

Nyílt forráskódú projekt, BSD3 licenc

●

A fejlesztés Subversion és Trac segítségével történik

Motiváció

chip

Valós idejű DSP hardver  C nyelv  Processzorfüggő utasítások  Olvasható → Hatékony kód  Hardverfüggő programok 

A programokat nehéz...  megírni  karbantartani  új hardverhez igazítani

Célkitűzések ●

Magasszintű nyelv

●

Hardverfüggetlen

●

Tesztelhető a hardvertől függetlenül

●

Több különböző célplatform: –

Hardverek támogatása

–

Hardvergyártók saját maguk is fejleszthetnek hozzá platformot

A jelenlegi állapot ●

0.4 – 2011. április

●

Nyelvi alapok –

arithmetikai- , logikai- és bitműveletek

●

Párhuzamos vektorművetelek

●

Streamek

●

Mátrixok

●

Fordítás: C99, Texas Instruments kiterjesztések

●

Fejlesztés alatt: LLVM támogatás; Feldspar ,,operációs rendszer''

Telepítés ●

A Haskell nyelvet használjuk

●

Telepítés:

A szabványos Haskell csomagkezelő ●

Nyelvi elemek, értelmező

cabal install feldspar-language cabal install feldspar-compiler

Feldspar kód írása ●

Betöltés Haskell értelmezőbe: kiértékelés / fordítás

●

Fordítás C-re

Parancssoros Feldspar fordító

Nyelvek beágyazása ●

●

Beágyazás (embedding): egy programozási nyelvet egy másik felhasználásával dolgozunk ki –

Beágyazott nyelv (embedded language)

–

Gazdanyelv (host language)

A nyelv elemeivel absztrakt szintaxisfákat hozunk létre

●

Értelmező: a szintaxisfát értelmezi

●

Fordító: a szintaxisfából kódot állít elő

Példa nyelvbeágyazásra data Expr = True | False | Not Expr | And Expr Expr | Or Expr Expr data Prog = Skip | Print Expr | Seq Prog Prog | If Expr Prog

(&&) :: Expr → Expr → Expr a && b = And a b (||) :: Expr → Expr → Expr a || b = Or a b cmds cmds cmds cmds

eval :: Prog → [Bool] eval p = … compile :: Prog → String compile p = ...

:: [Prog] → Prog [] = Skip [p] = p (p:ps) = Seq p (cmds ps) myProgram :: Prog myProgram = cmds [ Print True , If (False && True) (Print False) ]

Miért érdemes beágyazni? ●

Lexer

●

Parser

●

Szemantikus ellenőrzés

●

Prototípus gyors elkészítése

Gazdanyelv: nagy kifejezőerejű metanyelv, amellyel beágyazott programok hozhatóak létre genProg = cmds [ if n % 2 == 0 then Print True else Print False | n ← [0..99] ]

●

Ellenben: a forrásszöveg a fordító számára nem áll rendelkezésre –

Hogyan csináljunk nyomkövetést akkor?

Haskell ●

Tiszta

●

Lusta

●

Erős típusrendszer

●

Remekül használható gazdanyelvként:

●

–

Minimalista szintakszis

–

A számok túlterhelhetőek

http://haskell.org

Vektor műveletek ●

map :: (a → b) → Vector a → Vector b

●

fold :: (a → b → a) → a → Vector b → a

●

(++) :: Vector a → Vector a → Vector a

●

reverse :: Vector a → Vector a

●

take :: Data Length → Vector a → Vector a

●

●

zipWith :: (a → b → c) → Vector a → Vector b → Vector c … és a Haskell listafüggvényei – Feldsparban

Példa scalarProd :: Numeric t => Vector (Data t) -> Vector (Data t)-> Data t scalarProd a b = sum (zipWith (*) a b)

Példa – Egyszerű fordítás scalarProd :: Numeric t => Vector (Data t) -> Vector (Data t)-> Data t scalarProd a b = sum (zipWith (*) a b)

for(i=0; i
Példa – “Fusion” alkalmazása scalarProd :: Numeric t => Vector (Data t) -> Vector (Data t)-> Data t scalarProd a b = sum (zipWith (*) a b)

for(i=0; i
Fusion...? ●

Az (egyszerűsített) vektor típusunk: data Vector a = Vector { length :: Data Length , idxFun :: Data Index → a }

Fusion...? ●

Az (egyszerűsített) vektor típusunk: data Vector a = Vector { length :: Data Length , idxFun :: Data Index → a }

●

map, reverse, … map f (Vector n ixf) = Vector n (f . ixf) reverse (Vector n ixf) = Vector n (\i → ixf (n – 1 - i))

Fusion...? ●

Az (egyszerűsített) vektor típusunk: data Vector a = Vector { length :: Data Length , idxFun :: Data Index → a }

●

map, reverse, … map f (Vector n ixf) = Vector n (f . ixf) reverse (Vector n ixf) = Vector n (\i → ixf (n – 1 - i))

●

Fordítási séma: for(i=0; i
Összefoglalás ●

Bővebben itt lehet olvasni a Feldsparról: http://feldspar.inf.elte.hu/ Köszönjük a figyelmet!