Register allocation and spilling using the expected distance heuristic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary The primary goal of the register allocation phase in a compiler is to minimize register spills to memory. Spill decisions by the allocator are often made based on the costs of spilling a virtual register and, therefore, on an assumed placement of spill instructions. However, because most allocators make these decisions incrementally, placement opportunities can change as allocation proceeds, calling into question the basis for the original spill decision. An alternative heuristic to placement costs for spill decisions focuses on where program execution will lead. Spilling the virtual register with the Furthest Next Use is known to lead to the minimum number of loads under certain conditions in straight‐line code. While it has been implemented in register allocation in different forms, none of these implementations fully exploits profiling information. We present a register allocator that can adapt to improved profiling information, using branch probabilities to compute an Expected Distance to Next Use for making spill decisions and block frequency information to optimize post‐allocation spill instruction placement. Spill placement is optimized after allocation using a novel method for minimizing spill instruction costs on the control flow graph. Our evaluation of the allocator compared with LLVM recognizes more than 36% and 50% reductions, on average, in the number of dynamically executed store and load instructions, respectively, when using statically derived profiling information. When using dynamically gathered profiling, these improvements increase to 50% and 60% reductions, on average, for stores and loads, respectively. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle