Efficient JIT compilation of MATLAB loops

MATLAB is a dynamic numerical scripting language widely used by scientists, engineers and students. It is praised because it allows fast prototyping, especially for numerical programs which manipulate matrices. However, numerical software can be computationally heavy, and MATLAB, as most interpreted languages, suffers from slow performance as compared to traditionally compiled languages such as FORTRAN or C++. One way to provide better performance for interpreted languages is through just-in-time compilation, where the program (or part of the program) is compiled at run-time.In this thesis, we introduce SJIT, a just-in-time compiler for MATLAB which focuses on providing good performance while keeping the compilation time extremely small. It is designed to integrate easily and transparently into an existing interpreter for MATLAB named McVM, and generates highly efficient assembly code intensive parts of the program, namely loops. In addition to its use for accelerating whole MATLAB programs, it is also suitable for accelerating the execution of fragments of MATLAB code inside an interactive environment such as a read-eval-print loop.In addition to the SJIT compiler, this thesis also contributes an efficient framework to develop static dataflow analyses, and a type inference analysis implemented within this framework.The SJIT compiler has been evaluated, both in terms of compilation time and execution time, on a collection of MATLAB benchmarks using traditional features such as matrices and structures. The results show that: (1) the achieved performance is several times faster than the original MATLAB implementation, and (2) that the compilation time is very reasonable, taking only a small fraction of the overall time.MATLAB est un langage de calcul numérique utilisé par des ingénieurs, scientifiques, et étudiants à travers le monde. Il est apprécié pour faire du prototypage rapide, particulièrement pour les programmes de calcul numérique manipulant des matrices. Cependant, les programmes de calcul numérique peuvent être exigeant en termes de puissance de calcul, et MATLAB, comme la plupart des langages interprétés, souffrent de mauvaises performances comparativement au langages compilés traditionels comme FORTRAN ou C++.Dans cette thèse, nous présentons SJIT, un compilateur just-in-time pour MATLAB qui porte son attention à procurer de bonne performance tout en gardant un temps de compilation extrémement réduit. Il est concu pour s’intégrer facilement et de manière transparente dans un interpréteur déjà éxistant pour MATLAB appelé McVM, et génère du code assembleur très performant pour les parties du programme lourde en quantité de calcul : les boucles. En plus de son usage pour accélérer des programmes MATLAB complet, il fonctionne aussi pour accélérer l’éxécution de fragments de code MATLAB à l’intérieur d’environments interactifs, comme une boucle d’évaluation read-eval-print.En plus du compilateur SJIT, cette thèse fournit aussi un outil performant pour le développement d’analyses statiques de dataflow, ainsi qu’une analyse d’inférence de type implémentée avec cet outil.Le compilateur SJIT a été évalué, à la fois en temps de compilation et en temps d’éxécution, sur une collection de programmes MATLAB qui utilisent des fonctionnalités classiques, telles que les matrices et les structures. Les résultats montrent que : (1) la performance atteinte est bien supérieure à celle de l’implémentation originelle de MATLAB, et que (2) le temps de compilation est très raisonnable, puisqu’il correspond seulement à une faible fraction du temps globale