Automatic Tuning of Compilers Using Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Codice articolo 9783319714882
- Titolo
- Automatic Tuning of Compilers Using Machine Learning
- Autore
- Amir H. Ashouri
- Editore
- Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319714880
- ISBN 13
- 9783319714882
- Peso dell'articolo
- 230 grammi
- Dimensioni
- 236x155x9 mm
This book explores break-through approaches to tackling and mitigating the well-known problems of compiler optimization using design space exploration and machine learning techniques. It demonstrates that not all the optimization passes are suitable for use within an optimization sequence and that, in fact, many of the available passes tend to counteract one another. After providing a comprehensive survey of currently available methodologies, including many experimental comparisons with state-of-the-art compiler frameworks, the book describes new approaches to solving the problem of selecting the best compiler optimizations and the phase-ordering problem, allowing readers to overcome the enormous complexity of choosing the right order of optimizations for each code segment in an application. As such, the book offers a valuable resource for a broad readership, including researchers interested in Computer Architecture, Electronic Design Automation and Machine Learning, as well as computer architects and compiler developers.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book explores break-through approaches to tackling and mitigating the well-known problems of compiler optimization using design space exploration and machine learning techniques. It demonstrates that not all the optimization passes are suitable for use within an optimization sequence and that, in fact, many of the available passes tend to counteract one another. After providing a comprehensive survey of currently available methodologies, including many experimental comparisons with state-of-the-art compiler frameworks, the book describes new approaches to solving the problem of selecting the best compiler optimizations and the phase-ordering problem, allowing readers to overcome the enormous complexity of choosing the right order of optimizations for each code segment in an application. As such, the book offers a valuable resource for a broad readership, including researchers interested in Computer Architecture, Electronic Design Automation and Machine Learning, as well as computer architects and compiler developers.
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