CppUnit est cadre de contrôle d'ensemble d'AC ++. Le projet de CppUnit a commencé sa durée comme port de JUnit à C++ par Michael Feathers.

Voici quelques fonctionnalités clé de « port de CppUnit C++ de JUnit » :

· Le XML a sorti avec des crochets pour les informations supplémentaires
· Compilateur-comme la sortie des textes à intégrer avec un ide
· Instruction-macros d'aide pour une déclaration plus facile de suite de test
· Support hiérarchique de dispositif de test
· Vérifier le Bureau d'ordre pour réduire la nécessité de recompilation
· La connexion de test pour plus rapidement compilent/cycles de tests (la bibliothèque dynamique testable d'individu)
· Protecteur pour encapsuler l'exécution de test (permettre la saisie de l'exception non dérivée du STD : : exception)
· MfcTestRunner
· Le quart a basé la turbine graphique de test

Acovea met en application un algorithme génétique pour trouver les options de « meilleur » pour des régimes de compilation avec les compilateurs de GCC C et de C++.

ACOVEA (analyse des options de compilateur par l'intermédiaire d'algorithme évolutionnaire) met en application un algorithme génétique pour trouver les options de « meilleur » pour des régimes de compilation avec les compilateurs (GCC) de la collection du compilateur de GNU C et du C++.

« Le meilleur », dans ce contexte, est défini en tant que ces options qui produisent le régime exécutable le plus rapide à partir de codes sources donnés. Acovea est le cadre d'AC ++ qui peut être étendu pour vérifier d'autres langages de programmation et compilateurs non-GCC.

J'envisage Acovea comme outil d'optimisation, assimilé dans le but au profilage. Le profilage traditionnel de fonctionnement-niveau recense les algorithmes les plus influents dans un rendement de régimes ; Acovea est alors appliqué à ces algorithmes pour trouver les indicateurs et les options de compilateur qui produisent du code le plus rapide.

Acovea est également utile pour des combinaisons de contrôle des indicateurs pour des interactions pessimistes, et pour vérifier la fiabilité du compilateur.

Il est difficile comprendre et vérifier logiciel moderne par des moyens traditionnels. Les millions de lignes de code produisent des applications contenant des interactions compliquées, la description simple défiante ou la recherche de force brutale.

Une approche guidée et déterministe au contrôle se fonde sur les appareils de contrôle humains pour envisager chaque combinaison possible des actions -- une proposition peu réaliste donnée la complexité de logiciel. Cependant, en dépit de cette complexité, nous avons besoin de réponses aux questions importantes au sujet du logiciel moderne et de grande puissance.

Quel tri des questions importantes ? Considérer la collection du compilateur de GNU. Je sauve les articles qui rétablissement de code de référence, une tâche chargée des difficultés dues aux options innombrables fournies par différents compilateurs. Pour que mes références aient n'importe quelle signification, je dois savoir quelle combinaison des options produit le code le plus rapide pour une application donnée.

La conclusion du « meilleur » a réglé des options ressemble à d'une tâche simple, donnée l'ampleur de la documentation de GCC et la sagesse populaire de la communauté des développeurs de GCC. Ah, si c'étaient seulement si facile ! La documentation de GCC, tandis que considérable, est également honnêtement imprécise.

J'apprécie ce type de documentation ; à la différence de beaucoup de constructeurs commerciaux, qui effectuent des rapports absolus au sujet de la « qualité » de leurs produits, les documenters de GCCs admettent des incertitudes dans la façon dont les diverses options modifient le rétablissement de code. En effet, le rétablissement de code dépend entièrement du type de l'application étant compilée et de la plateforme cible. Une option qui produit le code exécutable rapide pour un codes sources peut porter préjudice au rendement d'un autre régime.

La « sagesse populaire » obtient dans ma boîte de réception chaque fois que je publie un article neuf. S'échelonnant du poli à l'insistant au grossier, ces email contiennent des suggestions contradictoires pour produire le code rapide.

Dans l'immense majorité des cas, de telles revendications anecdotiques manquent de n'importe quelle épreuve formelle de leur validité, et, le plus souvent, la « amélioration » proposée porte préjudice inutile ou. Il est devenu de plus en plus évident que personne --moi-même a inclus -- sait avec précision toutes ces options de GCC fonctionnent ensemble en produisant de codes du programme.

Je recherche le Saint Graal d'optimisation -- mais exact quelle est optimisation ? La compréhension du problème est la première étape en trouvant une solution.

L'optimisation essaye de produire le code machine de « meilleur » à partir de codes sources. Différentes choses des « meilleurs » moyens à différentes applications ; une base de données pelle des accumulations d'information, alors qu'une application scientifique est concernée par rapide et des résultats exacts ; la première concerne pour un système embarqué peut être nombre d'instructions.

Et c'est code tout à fait possible que le petit code est rapide, ou rapide précis. L'optimisation est loin d'être une science exacte, donnée la diversité de la visserie et des configurations logiciel.

Un algorithme d'optimisation peut être aussi simple que retirant un invariable de boucle, ou aussi le composé qu'examinant un régime entier pour éliminer des secondaire-expressions courantes mondiales. Modification de beaucoup d'optimisations ce que le programmeur a sauvé dans une forme plus efficace, produisant le même résultat tout en modifiant les groupes en-dessous pour le rendement ; d'autres « optimisations » produisent le code qui emploie des caractéristiques particulières de la visserie en-dessous, telles que les jeux d'instructions spéciaux.

Caches d'architectures mémoire, de canalisations, on-- et hors puce -- tous affectent le rendement de code des voies qui ne sont pas évidentes aux programmeurs employant un langage de haut niveau. Une optimisation qui peut sembler produire un code plus rapide peut, en fait, produire le grand code qui entraîne plus d'absences dans l'antémémoire, de ce fait dégradant le rendement.

Même le code de C main-ajusté par meilleur contient des domaines d'évaluation ; il n'y a aucune correspondance entre les rapports de C et instruction machine absolues et linéaires. Presque n'importe quelle séquence de codes sources peut être compilée dans différent -- mais fonctionellement équivalent -- flots d'instruction machine avec différentes tailles et caractéristiques du fonctionnement.

Les fonctionnements d'Inlining est un exemple classique de ce des phénomènes : le remplacement d'un appel à un fonctionnement par le code de fonctionnement lui-même peut produire un régime plus rapide, mais peut également augmenter la taille de régime. La taille accrue de régime, peut, alternativement, empêcher un algorithme de s'adapter à l'intérieur de la mémoire cache à grande vitesse, de ce fait ralentissant un régime dû aux absences dans l'antémémoire.

Remarquer que mon utilisation du mot ambigu « pouvoir » -- inlining petits des fonctionnements permet parfois à d'autres algorithmes d'optimisation une chance d'améliorer davantage le code pour des conditions locales, produisant un code plus rapide et plus petit.

L'optimisation n'est pas simple ou évidente, et les combinaisons des algorithmes peuvent mener aux résultats inattendus. Ce qui m'amène de nouveau à la question : Pour une application donnée, quelles sont les options d'optimisation les plus effectives ?

Ce qu'il y a de neuf dans ce desserrage :

· Modifications mineures dans la plaque d'immatriculation non-libre.
· Le support a été ajouté pour les dernières versions du libcoyotl et du libevocosm.