Блог

Я делаю проект для автоматической обработки параметров оптимизации компилятора gcc без спецификации программиста. Я решил использовать алгоритм коммивояжера и GA для выбора наилучшей оптимизации на основе скорости выполнения. Это приложение будет принимать задачу (код C ) в качестве входных данных и выполнять комбинацию перестановок для всех доступных параметров оптимизации в компиляторе GCC и сохранять время, затраченное на выполнение.

Теперь, возможно ли запрограммировать это в сценарии оболочки? или я должен программировать на самом C ?

Вот ссылка на базовый документ. http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=4625477

Пожалуйста, дайте мне знать, если я ошибаюсь в концепции в целом. Было бы очень полезно, если бы вы могли направить меня по правильному пути и предложить что-нибудь.

Спасибо.

Проект Milepost Ctuning работал именно над этим (Григорий Фурсин, Альберт Коэн, оба в INRIA), используя методы машинного обучения для настройки оптимизации GCC.

Вы могли бы использовать расширения GCC MELT для выполнения аналогичного действия.

Я думаю, что это категорически доказывает давнее предположение о том, что у GCC слишком много вариантов.

Что касается ответа на ваш конкретный вопрос, я думаю, вы собираетесь делать что-то, что, в конце концов, не имеет большой ценности. Одна из основных проблем заключается в том, что полученный вами ген будет годен только для определенной архитектуры, среды и версии gcc.

Кроме того, я почти уверен, что кто-то, знакомый с GCC, был бы лучше вашего алгоритма в большинстве реальных случаев.

Я не хочу портить ваш парад или что-то в этом роде, это, безусловно, интересное техническое / интеллектуальное упражнение. Я бы написал программу на C / C , которая выводила сценарий оболочки / командную строку, затем запускала результирующий сценарий / командную строку, рассчитывала его и сохраняла время, необходимое для запуска и правильность результата. Некоторые оптимизации могут привести к тому, что определенный код будет выполняться по-другому, что приведет к неправильному результату. Убедитесь, что ваш тестовый пример выводит числовые данные, чтобы вы могли рассчитать, насколько близко ваша оптимизированная программа достигла ожидаемого результата.

Ваши тестовые примеры никогда не будут охватывать достаточно места, здесь, и ваша функция пригодности будет в основном предположительной (поскольку это будет во многом зависеть от того, какие другие процессы были запущены на компьютере в то время и что они делали). Для разработки потребуется много времени.