-
题名频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方法
- 1
-
-
作者
阳松苡
倪友聪
杜欣
贾建华
肖如良
-
机构
福建师范大学计算机与网络空间安全学院
福建师范大学福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心
景德镇陶瓷大学信息工程学院
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期2832-2843,共12页
-
基金
科技创新2030重大项目(2018AAA0100400)资助
国家自然科学基金项目(62172097)资助
福建省自然科学基金项目(2020J01165,2021J01166)资助。
-
文摘
面向最小化能耗的LLVM编译时优化研究工作还较为稀缺,而现有的设计空间搜索优化方法仍缺乏有效捕获和使用选项交互信息的手段,还存在解质量不高和收敛速度不快的问题.针对上述问题,文中提出一种频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方法.该方法运用带能耗改进标注的频繁选项序列FOSE表征反复出现在优势解中的选项子序列及其功效,进一步借助不同序列长度的FOSE捕获任意多个选项之间交互并利用前缀树和后缀树进行表示;在此基础上,针对迭代寻优过程设计了一种FOSE挖掘算法,从而形成可为新解生成提供有用、全面、可高效使用和时效好的选项交互信息挖掘方法;最后基于FOSE的前后缀树定义了新解生成机制并给出了新解生成的规则和过程,进而提出一种迭代优化算法FHIA-FSM.与当前最快可获取较好质量解的Georgiou算法以及公认在足够长演化时间后可得到高质量解的GA算法在4个不同领域的7个典型案例下的实验对比显示:在基准停机时间下本文FHIA-FSM较Georgiou和GA的解质量平均相对改进最好可达15.52%和101.81%;在达到基准解质量的收敛速度上,FHIA-FSM较Georgiou和GA平均相对改进最好可达18.00%和25.25%.
-
关键词
LLVM
编译优化
迭代编译
能耗优化
频繁序列挖掘
-
Keywords
LLVM
compilation optimization
iterative compilation
energy consumption optimization
frequent sequence mining
-
分类号
TP314
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
