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溢出代码和访存压力敏感的快速机器学习
1
作者
刘章林
张兆庆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第6期216-219,223,共5页
基于遗传算法提出了溢出代码和访存压力敏感的机器学习来调试寄存器分配的权值函数。不同于以往采用目标程序的运行时间作为适应值,通过静态分析寄存器分配产生的溢出代码和基本块中的访存压力来构建适应值,以减少学习时间。这些分析被...
基于遗传算法提出了溢出代码和访存压力敏感的机器学习来调试寄存器分配的权值函数。不同于以往采用目标程序的运行时间作为适应值,通过静态分析寄存器分配产生的溢出代码和基本块中的访存压力来构建适应值,以减少学习时间。这些分析被限定在热点函数中,在保证适应值精度的同时进一步加快了学习速度。实验表明,快速学习仅需要考虑热点函数的编译时间,整个CPU2000CINT测试集在5 h内即可学习完毕。大部分CPU2000CINT测试例子的性能得到了提高。其中perlbmk的性能提升最高可达到7.2%。
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关键词
机器学习
寄
存
器分配
溢出代码
访存压力
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职称材料
题名
溢出代码和访存压力敏感的快速机器学习
1
作者
刘章林
张兆庆
机构
中国科学院计算技术研究所先进实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第6期216-219,223,共5页
基金
国家"973"计划资助项目(2005CB321602)
中国科学院计算技术研究所青年基金资助项目(20056600-15)
文摘
基于遗传算法提出了溢出代码和访存压力敏感的机器学习来调试寄存器分配的权值函数。不同于以往采用目标程序的运行时间作为适应值,通过静态分析寄存器分配产生的溢出代码和基本块中的访存压力来构建适应值,以减少学习时间。这些分析被限定在热点函数中,在保证适应值精度的同时进一步加快了学习速度。实验表明,快速学习仅需要考虑热点函数的编译时间,整个CPU2000CINT测试集在5 h内即可学习完毕。大部分CPU2000CINT测试例子的性能得到了提高。其中perlbmk的性能提升最高可达到7.2%。
关键词
机器学习
寄
存
器分配
溢出代码
访存压力
Keywords
machine learning
register allocation
spill code
memory access pressure
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
溢出代码和访存压力敏感的快速机器学习
刘章林
张兆庆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
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