【摘 要】
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基于机器学习的迭代编译方法是当前迭代编译领域的研究热点,其挑战在于学习算法选择、优化参数搜索及程序特征表示等问题。基于集成学习技术提出一种优化参数组合自动预测方
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室,河南师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0200503)
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基于机器学习的迭代编译方法是当前迭代编译领域的研究热点,其挑战在于学习算法选择、优化参数搜索及程序特征表示等问题。基于集成学习技术提出一种优化参数组合自动预测方法ELOPS。使用约束多目标粒子群优化算法对优化空间进行搜索,找到样本函数最佳优化参数组合;通过特征—类相关性度量方法对函数特征进行抽取;最后通过由函数特征和最佳参数组合形成的样本构建集成学习模型,对新程序优化参数进行预测。基于两种平台,在NPB测试集和大型科学计算程序上与现有方法进行对比。实验结果表明,ELOPS方法比现有方法具有更好的预测性能。
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