Übersetzer sind der Grundpfeiler der Softwareentwicklung. Seine veraltete rein sequentielle
Arbeitsweise skaliert jedoch nur noch ungenügend mit dem Umfang heutiger Softwareprojekte. Die
für die Entwicklung unproduktive Laufzeit des Übersetzers nimmt einen immer größeren Anteil am
Entwicklungszyklus ein. Der Großteil der Laufzeit wird für Datenflussanalysen aufgebracht. Die
von ihnen berechnete Informationsbasis ermöglicht erst die Anwendung von Optimierungen um z.B.
die Laufzeit eines Programmes zu reduzieren. Diese Dissertation beschreibt das Framework ParCan
dass es ermöglicht fixpunktbasierte Datenflussanalysen datenparallel auf einer Grafikkarte
(GPGPU) auszuführen. Durch die Integration von ParCan in den LLVM-Übersetzer konnte dessen
Laufzeit um bis zu 31% reduziert werden. Im Rahmen der Arbeit wurden weitere Fragestellungen
wie die Effizienz von Graphstrukturen sowie die effiziente deadlock-freie Synchronisation von
Threads auf der GPU bearbeitet.
