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基于神经网络的循环分块大小预测.pdf
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基于神经网络的循环程序分块大小预测
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循环程序的优化一直是程序优化的重点,循环分块作为一种典型的循环程序优化技术已被广泛地研究和应用。分块大小的选择对循环程序的性能有着重要影响,分块大小的选择复杂多变且高度依赖程序和硬件。传统的静态分析和启发式经验搜索的人工和时间成本过高,缺少通用性和可移植性。为此,考虑使用有良妤高维表示特性的神经网络方法来学习程序与硬件复杂交互过程中分块大小与程序性能的隐含关联。从问题规模、循环结构、循环内操作的局
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