Самообучающаяся система для оптимизации GCC на мобильных платформах

3 июля 2008 года

На саммите разработчиков GCC был представлен(недоступная ссылка) проект Milepost (MachIne Learning for Embedded PrOgramS opTimization) , в рамках которого разрабатывается технология оптимизации приложений для портативных устройств, с использованием элементов искусственного интеллекта и самообучения с целью выбора наиболее подходящего метода оптимизации для любой мобильной платформы.

Проблема оптимизации для мобильных платформ состоит в их изменчивости, обусловленной быстрым изменением дизайна аппаратного обеспечения (архитектуры, позволяющие менять конфигурацию), например, приложение вручную оптимизированное для одной системы теряет все свои преимущества на другой платформе или на обновленном варианте текущей.

В качестве демонстрации эффективности Milepost, был проведен эксперимент: после самообучения системы в течение нескольких недель, удалось добиться повышения производительности тестового комплекта MiBench на 11%, по сравнению с первоначальным запуском.

Проект разрабатывается при участии IBM, университета Эдинбурга, Исследовательского института Франции и организации INRIA. Релиз проекта Milepost намечен на июнь 2009 года, после чего код будет готов для включения в состав GCC.

Принципы работы Milepost изложены в докладе, прозвучавшем на саммите разработчиков GCC.

Источники

править


 
 
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Самообучающаяся система для оптимизации GCC на мобильных платформах», опубликованной OpenNET и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) — указание автора, источник и лицензию.
 
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.