Exploração de sequências de otimização do compilador baseada em técnicas hibridas de mineração de dados complexos

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Martins, Luiz Gustavo Almeida
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agrupamento; Clustering; Compiladores; Compilers; Design space exploration; Embedded systems; Exploração do espaço de projeto; Phase-ordering problem; Problema de ordenação dos passos de otimização; Sistemas embarcados
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28032016-160827/

Devido ao grande número de otimizações fornecidas pelos compiladores modernos e à ampla possibilidade de ordenação dessas transformações, uma eficiente Exploração do Espaço de Projeto (DSE) se faz necessária para procurar a melhor sequência de otimização de uma determinada função ou fragmento de código. Como esta exploração é uma tarefa complexa e dispendiosa, apresentamos uma nova abordagem de DSE capaz de reduzir esse tempo de exploração e selecionar sequências de otimização que melhoraram o desempenho dos códigos transformados. Nossa abordagem utiliza um conjunto de funções de referência, para as quais uma representação simbólica do código (DNA) e a melhor sequência de otimização são conhecidas. O DSE de novas funções é baseado em uma abordagem de agrupamento aplicado sobre o código DNA que identifica similaridades entre funções. O agrupamento utiliza três técnicas para a mineração de dados: distância de compressão normalizada, algoritmo de reconstrução de árvores filogenéticas (Neighbor Joining) e identificação de grupos por ambiguidade. As otimizações das funções de referência identificadas como similares formam o espaço que é explorado para encontrar a melhor sequência para a nova função. O DSE pode utilizar o conjunto reduzido de otimizações de duas formas: como o espaço de projeto ou como a configuração inicial do algoritmo. Em ambos os casos, a adoção de uma pré-seleção baseada no agrupamento permite o uso de algoritmos de busca simples e rápidos. Os resultados experimentais revelam que a nova abordagem resulta numa redução significativa no tempo total de exploração, ao mesmo tempo que alcança um desempenho próximo ao obtido através de uma busca mais extensa e dispendiosa baseada em algoritmos genéticos.