Abstrakt. Iterativ sammanställning av ansökningar har visat sig vara en populär och framgångsrik metod för att uppnå hög prestanda. Detta är dock till priset av många körningar av ansökan. Maskininlärning baserade metoder övervinna detta på bekostnad av en stor off-line utbildningskostnader. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att dramatiskt minska utbildningstiden för en maskininlärningsbaserad kompilator. Detta uppnås genom att fokusera på de program som bäst kännetecknar optimeringsutrymmet. Genom att använda oövervakad klusterbildning i programmet funktionsutrymme kan vi dramatiskt minska den tid som krävs för att träna en kompilator. Dessutom kan vi lära oss en modell som bortser från iterativ sökning som helt möjliggör integration inom den normala programutvecklingscykeln. Vi utvärderade vår klusterstrategi på EEMBCv2-riktmärkessviten och visar att vi kan minska antalet träningskörningar med mer än en faktor på 7. Detta resulterar i en genomsnittlig 1.14 speedup över riktmärkessviten jämfört med standard högsta optimeringsnivå.
REF försöker minska träningstiden genom att fokusera den på de program som bäst kännetecknar sökområdet för optimeringsseten.
Reducing Training Time in a One-shot Machine Learning-based Compiler
{'venue': 'LCPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}