文献

J-GLOBAL ID：202002268664173551   整理番号：20A2638390

超最適化を高速化するためのデータフローベースの枝刈り【JST・京大機械翻訳】

Dataflow-based pruning for speeding up superoptimization

著者 (4件)： Mukherjee Manasij (University of Utah, USA) ,  Kant Pranav (University of Utah, USA) ,  Liu Zhengyang (University of Utah, USA) ,  Regehr John (University of Utah, USA)
資料名： Proceedings of the ACM on Programming Languages  (Proceedings of the ACM on Programming Languages)
巻： 4  号： OOPSLA  ページ： 1-24  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5683A  ISSN： 2475-1421  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スーパー最適化は,従来の最適化コンパイラが行うので,変換のキャンドシーケンスに頼るよりも,コード品質を改善するために探索を使用する編集戦略である。この探索は,プログラム合成問題として見られ,仕様としての非最適化コードから,合成手順がより効率的な実装を創造することを試みた。合成アルゴリズムの重要なファミリーは,候補を列挙し,次に,SMTソルバを用いて仕様を精密化するならば,逐次検査する。本論文の貢献は,シンボリック定数と無意味命令を含む合成候補を捨てるために,高速データフローベース技術を用いて列挙探索空間を低減する枝刈り技法である。この技法の有効性を,LLVM中間表現のためのSouper超最適化器における列挙合成手順の実行時間を改善することによって実証した。本論文に示した手法は,Souperによって作られたソルバ呼び出しの65%を削除し,SPEC CPU2017からCとC++プログラムを最適化するとき,Souperが遭遇するすべての269,113の合成問題を解決する際に,2.32x(大きなマルチコアで14.54時間対33.76時間基準線)を作る。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  精密化 ,  基準線 ,  高速化 ,  有効性 ,  C++言語
準シソーラス用語： 探索空間 ,  実行時間 ,  ソルバ ,  マルチコアプロセッサ ,  最適化コンパイラ ,  *データフロー ,  LLVM ,  中間表現【計算機プログラム】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 抽象解釈 ,  プログラム合成 ,  pruningの ,  超最適化

分類 (1件)： 言語プロセッサ  (JD03040F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  高速化 ,  データフロー ,  枝刈り