Summary: | A exploração do paralelismo na programação em lógica e considerada uma alternativa para simplificação da programação de maquinas paralelas e para aumento do desempenho de programas em lógica. Desta forma, a integração da programação em lógica e sistemas paralelos tornou-se nos últimos anos um centro de atenções da comunidade ciêntifica. Dentre os problemas que devem ser solucionados para exploração adequada do paralelismo, encontra-se a analise de granulosidade. A análise de granulosidade determina o tamanho dos grãos, ou seja, a complexidade dos módulos que devendo ser executados seqüencialmente num único processador. Basicamente, esta analise consiste de uma refinada identificação dos grãos, visando a máxima eficiência na exploração do paralelismo. Neste sentido, devem ser realizadas considerações sobre dependências, complexidade dos grãos e custos envolvidos na paralelização. Recentemente, a analise de granulosidade na programação em lógica tem recebido atenção especial por parte dos pesquisadores. Os grãos podem ser identificados pelo programador através de primitivas de programação ou podem ser detectados automaticamente pelo sistema paralelo. Na programação em lógica, a exploração automática do paralelismo é estimulada, devido ao paralelismo implícito existente na avaliação das expressões lógicas. Além disso, a programação em lógica permite uma clara distinção entre a semântica e o controle da linguagem, proporcionando uma abordagem distinta entre a descrição do problema e o caminho para obtenção das soluções. A detecção automática do paralelismo permite o aproveitamento de programas já existentes, alem de liberar o programador do encargo de paralelizar o problema. Este trabalho dedica-se ao estudo da analise automática de granulosidade na programação em lógica. O texto propõe um modelo para geração de informações de granulosidade, denominado GRANLOG (GRanularty ANalyzer for LOGic Programming). O GRANLOG realiza uma analise estática de um programa em 16aica. Dessa analise resulta o programa granulado, ou seja, o programa original acrescido da anotação de granulosidade. Esta anotação contem diversas informações que contribuem de forma significativa com a exploração adequada do paralelismo na programação em lógica. Durante o desenvolvimento do GRANLOG foram exploradas diversas áreas de pesquisa da programação em lógica, dentre as quais destacam-se: analise de modos, analise de tipos, análise de medidas para mensuração do tamanho de termos, interpretação abstrata, analise de dependências e analise de complexidade. A integração destes t6picos torna o GRANLOG uma rica fonte de pesquisa. Além disso, a organização modular da proposta permite o aprimoramento independente de suas partes, tornando a estrutura do modelo uma base para o desenvolvimento de novos trabalhos. Além do modelo, o texto descreve a implementação de um protótipo e propõe duas aplicações para as informações de granulosidade, ou seja, auxilio a decisões de escalonamento e simulação da execução de programas. O texto apresenta ainda uma proposta para integração do GRANLOG a um modelo para execução paralela de programas em lógica, denominado OPERA. O OPERA dedica-se a exploração do paralelismo na programação em lógica e possui atualmente um protótipo para execução paralela de programas em lógica em redes de computadores. Os bons resultados obtidos com a integração OPERA-GRANLOG demonstram a relevância das informações geradas pelo modelo proposto neste trabalho. Encontra-se ainda neste texto uma proposta para inclusão do GRANLOG numa interface gráfica, denominada XOPERA. Esta interface permite a execução do protótipo OPERA e, a partir deste trabalho, gerencia também o protótipo GRANLOG. A inclusão da gerencia do GRANLOG na interface XOPERA, contribui de forma substancial para a integração OPERA-GRANLOG. === The exploitation of parallelism in logic programming is considered an alternative for simplifying the task of programming parallel machines. Also, it provides a way to increase the performance of logic programs. Because of this, integrating parallel systems with parallel programmin g has been a topic of much interest in the scientific comunity, in the last years. Among the problems that must be solved for the adequate exploitation of parallelism, there is the granularity analysis. Granularity analysis determines the size of the grains, that is, the complexity of the modules that must be sequentially executed in a single processor. Basically, this analysis consists of a refined identification of the grains, aiming the maximum efficiency in the parallelism exploitation. In this sense, considerations must be taken about dependencies, grain complexity and costs involved in the parallelizing process. Recently, many researchers have given special attention to the granularity analysis of logic programming. The grains may be identified by the programmer via programming primitives, or they may be automatically detected by the parallel system. In logic programming, the automatic exploitation of parallelism is stimulated, because of the implicit parallelism that exists in the evaluation of the logic expressions. Besides, logic programming allows a clear distinction between the semantics and the control of the language, providing a distinct approach between the problem description and the way to obtain the results. The automatic detection of parallelism permits the utilization of already written programs, also freeing the programmer from parallelizing the program by hand. This work is dedicated to the study of automatic granularity analysis in logic programming. The text proposes a model for generating granularity informations, called GRANLOG (GRanularity Analyzer for LOGic Programming). GRANLOG performs a static analysis of a logic program. From this analysis, it results a granulated program, that is, the original program increased by the granularity annotation. This annotation has several informations that contribute in a significant way to the adequate exploitation of parallelism in logic programming. During the development of GRANLOG, several research areas have been explored, namely, mode analysis, type analysis, measure analysis for measuring the size of terms, abstract interpretation, dependencies analysis and complexity analysis. The integration of these topics makes GRANLOG a good source for researchs. Besides, the modular organization proposed permits the independent improvement of its parts, making of the model structure, a base for the development of new works. Besides the model, the text describes the implementation of a prototype and proposes two applications for the granularity informations, namely, help in scheduling decisions and program execution simulation. It also presents a proposal for integrating GRANLOG to a parallel logic execution model for logic programming, called OPERA. OPERA is dedicated to the exploitation of parallelism in logic programming and, at the present time, has a prototype for parallel execution of logic programming in computer networks. The good results obtained by integrating OPERA and GRANLOG show the importance of the information generated by the model proposed in this work. There is, also, in this work, a proposal for including GRANLOG in a graphical interface, called XOPERA. This interface allows the execution of the OPERA prototype and, from now on, also manaaes the GRANLOG prototype. The inclusion of GRANLOG in the XOPERA interfaces substantially contributes to the OPERAGRANLOG intearation.
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