Candidate Best Optimizations Sequences for Code Size Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the number of smaller and smarter embedded devices have rapidly increased.This increment puts more pressure on the compiler developer to develop more dedicated application programs for these devices.Modern compilers (like LLVM) offer standard optimization levels (flags) that deal with reducing the code size named Os and FOz flags.The question arise in this paper in is: Is it possible to find sequence that deliver smaller code compare to standard flags?A Sign Table, it is the suggested method that is introduced in this paper.It can suggest an optimization sequence that can reduce the code size for set of unseen program.Initially, two thousand optimization sequences are generated randomly.Each sequence is compiled with 50 programs, where the programs that give smaller code size compared with the Os or Oz flags are extracted.After building the signs table, which contains the sequences that give the average programs sizes smaller than the Os or Oz flags, the process of quantifying similarity between the unseen program and the programs contained within the signs table is performed.The sequences that belong to the most similar programs are selected to compile the unseen program.The proposed methodology is assessed through an empirical investigation, employing three benchmark suites, namely PolyBench, Shootout, and Stanford.The experiments show that the proposed method reduces the unseen program size by about 9% compared standsrd optimization flags.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,016 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».