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This combination lets us disambiguate fields within arrays and structs, effectively achieving more precision than traditional algorithms.

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Furthermore, our analysis is very fast: we can go over one million assembly instructions in 10 seconds.

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We proposed a suite of static analyses to estimate each one of these metrics, for each loop in a program. Equipped with these numbers, our compiler adds OpenACC directives to each loop, which is transformed independently of the others.

The result of this transformation is a new program bearing code that will be send to the GPU, and code that will remain on the CPU.

We have implemented our static analyses in LLVM, and have used ipmacc, an open source OpenAcc compiler to transform code automatically.

One of these problems is the reconvergence of divergent threads. A divergence happens at a conditional branch when different threads disagree on the path to follow upon reaching this split point.

Divergences may impose a heavy burden on the performance of parallel programs. Douglas de Couto, Sylvain Collange and Fernando Pereira have proposed a compiler-level optimization to mitigate the performance loss due to branch divergence on GPUs.

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