Automatização do processo de seleção de transformações para otimização do tempo de execução por meio de aprendizado de máquina no arcabouço da LLVM.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Sabaliauskas, Jorge Augusto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Ajuste de parâmetros de transformação; Aprendizado computacional; Aprendizado de máquina; Automação do processo de ajuste de compiladores; Code optimization; Compiler tuning automatization process; Machine learning; Otimização de código; Transformation parameters tuning
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-12072016-084728/

A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM.