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發(fā)視頻基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)程序分塊大小預(yù)測(cè)
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循環(huán)程序的優(yōu)化一直是程序優(yōu)化的重點(diǎn)，循環(huán)分塊作為一種典型的循環(huán)程序優(yōu)化技術(shù)已被廣泛地研究和應(yīng)用。分塊大小的選擇對(duì)循環(huán)程序的性能有著重要影響，分塊大小的選擇復(fù)雜多變且高度依賴程序和硬件。傳統(tǒng)的靜態(tài)分析和啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)搜索的人工和時(shí)間成本過高，缺少通用性和可移植性。為此，考慮使用有良妤高維表示特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來學(xué)習(xí)程序與硬件復(fù)雜交互過程中分塊大小與程序性能的隱含關(guān)聯(lián)。從問題規(guī)模、循環(huán)結(jié)構(gòu)、循環(huán)內(nèi)操作的局部性等方面抽取出一組新的29維特征，對(duì)問題規(guī)模為1024~2048的隨機(jī)大小的6類內(nèi)核程序（3維循環(huán)、2維數(shù)據(jù)）的數(shù)十萬行示例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。串行模型（TSST6）相比GCCO2默認(rèn)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了6.64倍的平均加速比，相比窮盡搜索實(shí)現(xiàn)了98.5%的平均最大可用性能，相比 Pluto默認(rèn)分塊優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了平均9.9%的性能提升。并行模型（ TSSP-T6- Search）相比 Openmp默認(rèn)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了2.41倍的平均加速比，相比窮盡搜索實(shí)現(xiàn)了91.7%的平均最大可用性能，同時(shí)與 Pluto默認(rèn)分塊并行優(yōu)化相比得到了平均9%的性能提升。
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