Abstract-Automatisk inställning har utvecklats som en lösning för att tillhandahålla högpresterande bibliotek för snabbt föränderliga, alltmer komplexa datorarkitekturer. Vi skiljer offline-anpassning (t.ex. i ATLAS) som utförs under installationen utan den fullständiga problembeskrivningen från online-anpassning (t.ex. i FFTW) som utförs vid körning. Offline adaptiva bibliotek är enklare att använda, men tyvärr att skriva den anpassning heuristik som driver dem är en skrämmande uppgift. Omkostnaderna för adaptiva bibliotek online, å andra sidan, gör dem olämpliga för ett antal tillämpningar. I detta dokument föreslår vi att automatiskt generera heuristik i form av beslut träd med hjälp av en statistisk klassificering, effektivt omvandla ett online adaptivt bibliotek till en offline. Som testbädd använder vi Spiral-genererade adaptiva transform-bibliotek för aktuella multikärnor med vektorförlängningar. Vi visar att ersätta online-sökningen med genererade beslut träd upprätthåller en prestanda konkurrenskraftig med leverantörsbibliotek samtidigt som det möjliggör ett enklare gränssnitt och minskad beräkning overhead.
Mesmay och Al. REF konverterade adaptiva bibliotek online till offline genom att automatiskt generera heuristik.
Offline library adaptation using automatically generated heuristics
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS)', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}