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Fast compiler autotuning framework using design of experiments
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AI
DOI：10.1007/s42514-025-00262-x.png)
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摘要
En 中文
编译器优化通过改进其生成的机器代码效率，在实现高性能处理器方面发挥着关键作用，这些优化最终提高了程序执行效率。过去几十年中，众多编译器优化技术被整合到编译器中，解决了指令调度和寄存器分配等研究课题。然而，从大量可能性中选取最优的编译器优化选项组合仍然是一项具有挑战性的任务。我们提出了一个快速编译器自动调优框架（FCAF），利用试验设计（DoE）方法的系统性应用来快速缩小搜索空间，旨在高效提升自动调优优化的效果。FCAF在LoongArch和X86平台上实现了与当前最先进调优工具相当的性能提升，同时显著减少了调优时间。此外，我们采用正交阵列设计方法选取了一组通用的编译选项，并将其应用于SPEC CPU 2006基准测试套件。与GCC-O2基准相比，该方案在整数任务基准得分上提升了3.89%，在浮点任务基准得分上提升了15.27%。进一步的实时高性能计算（HPC）应用验证也确认了其性能增益的稳定性。
Keyword:
Compiler optimization
Auto tuning
Search space pruning
期刊
C
IF:
1.9
论文数:
38
被引数:
253
机构
引用论文
分享收藏Liu J, Fang J, Wang T, Xie J, Huang C, Wang Z. Efficient compiler optimization by modeling passes dependence. CCF Trans High Perform Comput. (2024) 6:588–607. doi: 10.1007/s42514-024-00197-9刘杰 (Liu J)，方军 (Fang J)，王涛 (Wang T)，谢君 (Xie J)，黄晨 (Huang C)，王志 (Wang Z). 通过建模传递依赖的高效编译器优化. CCF 期刊 高性能计算. (2024) 6:588–607. doi: 10.1007/s42514-024-00197-9.png)
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