典型文献
基于多任务深度学习的HXDSP多簇软流水研究
文献摘要：
针对目前编译优化领域的深度学习模型普遍采用单任务学习而难以利用多个任务间的相关性提升模型整体编译加速效果的问题,提出了一种基于多任务深度学习的编译优化方法.该方法使用图神经网络(GNN)从C程序的抽象语法树(ASTs)和数据控制流图(CDFGs)中学习得到程序特征,然后对程序特征同步预测HXDSP软件流水启动间隔和循环展开因子.在DSPStone数据集上的实验结果表明,该多任务方法取得了相对于单任务方法12％的性能提升.
文献关键词：
软件流水;循环展开;多任务学习;图神经网络;编译优化
中图分类号：
作者姓名：
刘纯纲;周鹏;郑启龙
作者机构：
中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥230026
文献出处：
引用格式：
[1]刘纯纲;周鹏;郑启龙-.基于多任务深度学习的HXDSP多簇软流水研究)[J].计算机系统应用,2022(12):112-119
A类：
HXDSP,ASTs,CDFGs,展开因子,DSPStone
B类：
多簇,编译优化,深度学习模型,单任务,速效,图神经网络,GNN,抽象语法树,控制流图,习得,软件流水,循环展开,性能提升,多任务学习
AB值：
0.280557
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