För många vetenskapliga tillämpningar används betydande tid i inställningskoder för en viss högpresterande arkitektur. Avstämningsmetoder sträcker sig från relativt icke-inträngande (t.ex. genom att använda kompilatoralternativ) till omfattande kodändringar som försöker utnyttja specifika arkitekturfunktioner. Påträngande tekniker resulterar ofta i kodändringar som inte är lätt reversibla och kan påverka läsbarhet, underhåll och prestanda negativt på olika arkitekturer. Vi introducerar ett extensibelt notationsbaserat empiriskt stämsystem kallat Orio som syftar till att förbättra både prestanda och produktivitet. Det gör det möjligt för programvaruutvecklare att infoga kommentarer i form av strukturerade kommentarer i sin källkod för att utlösa ett antal prestandaoptimeringar på låg nivå på ett angivet kodfragment. För att maximera möjligheterna till inställning av prestanda är annotationsbehandlingsinfrastrukturen utformad för att stödja både arkitekturoberoende och arkitekturspecifika kodoptimeringar. Med tanke på den kommenterade koden som indata genererar Orio många avstämda versioner av samma operation och utvärderar empiriskt alternativen för att välja den bäst presterande versionen för användning i produktionen. Vi har också gjort det möjligt att använda Pluto automatiska parallelliseringsverktyg tillsammans med Orio för att generera effektiv OpenMP-baserad parallellkod. Vi beskriver våra experimentella resultat med ett antal beräkningskärnor, inklusive tät array och gles matrisverksamhet.
Som en kompromiss för att kompilera-och applikationsnivå autotuering, Hartone et al. införde ett notationsbaserat empiriskt stämsystem kallat Orio REF.
Annotation-based empirical performance tuning using Orio
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}