A Domain-Specific Language for the Generation of Optimized SIMD-Parallel Assembly Code
Notice bibliographique
Résumé
We present a domain-specific language embedded into Haskell that allows mathematicians to formulate novel high-performance SIMD-parallel algorithms for the evaluation of special functions. Developing such functions involves explorations both of mathematical properties of the functions which lead to effective (rational) polynomial approximations, and of specific properties of the binary representation of floating point numbers. Our framework includes support for estimating the effectiveness of different approximation schemes in Maple. Once a scheme is chosen, the Maple-generated component is integrated into the code generation setup. Numerical experimentation can then be performed interactively, with support functions for running standard tests and tabulating results. Once a satisfactory formulation is achieved, a codegraph representation of the algorithm can be passed to other components which produce C function bodies, or to a state-of-the-art scheduler which produces optimal or near-optimal schedules, currently targetting the “Cell Broadband Engine” processor. Encapsulating a considerable amount of knowledge about specific “tricks” in DSL constructs allows us produce algorithm specifications that are precise, readable, and compile to optimal-quality assembly code, while formulations of the equivalent algorithms in C would be almost impossible to understand and maintain. General Terms Domain-specific languages, Synthesis from specifications, Industrial applications
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».