Polyhedronmodellen är en kraftfull modell för att identifiera och tillämpa systematiskt looptransformationer som förbättrar datalokaliseringen (t.ex. via tiling) och möjliggör parallellisering. I polyhedronmodellen är en loopomvandling i huvudsak representerad som en affin funktion. Väletablerade algoritmer för upptäckt av lovande transformationer bygger på prestandamodeller. Dessa algoritmer har nackdelen av att inte vara lätt att anpassa till egenskaperna hos ett specifikt program eller mål hårdvara. Ett iterativt sökande efter lovande looptransformationer är lättare att anpassa och kan hjälpa till att lära sig bättre modeller. Vi presenterar en iterativ optimeringsmetod i polyhedronmodellen som riktar sig till tiling och parallellisering. Metoden möjliggör antingen en provtagning av sökområdet för legal loop transformationer på måfå eller en mer riktad sökning via en genetisk algoritm. För de senare föreslår vi en uppsättning nya, skräddarsydda reproduktionsföretag. Vi utvärderar vår strategi mot befintliga iterativa och modelldrivna optimeringsstrategier. Vi jämför konvergensen av vår genetiska algoritm med den av slumpmässig utforskning. Vår metod för iterativ optimering överträffar befintliga optimeringstekniker genom att den finner looptransformationer som ger betydligt högre prestanda. Om väl konfigurerad, då slumpmässig utforskning visar sig vara mycket effektiv och minskar behovet av en genetisk algoritm.
Banser m.fl. föreslog ett tillvägagångssätt som utför en iterativ schemaoptimering metod i polyhedral modell och mål tiling och parallellisering REF.
Iterative Schedule Optimization for Parallelization in the Polyhedron Model
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}