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Automatic Tuning of Compilers Using Machine Learning

EBOOK IN LINGUA STRANIERA

Automatic Tuning of Compilers Using Machine Learning

di John Cavazos (Autore) ,

Amir H. Ashouri (Autore) ,

Gianluca Palermo (Autore)

vedi tutti

Springer, 2017

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Descrizione

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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Dettagli

Autore:

John Cavazos, Amir H. Ashouri, Gianluca Palermo

Anno edizione:

2017

Editore:

Springer

Formato:

EPUB2 con Adobe DRM

Testo in en

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9783319714899

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