ChatGPT-指令调度进展分析 | 逸翎清晗🌈
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ChatGPT-指令调度进展分析

发表于 2025-04-01|更新于2025-06-13|GPT问答
|字数总计:14|阅读时长:1分钟|阅读量:
ChatGPT-指令调度进展分析
https://yangzi.world/blog/posts/c3d3f603.html
作者
逸翎清晗🌈
发布于
2025-04-01
更新于
2025-06-13
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
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ChatGPT-专利：智能编译优化方法
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技术导读——LLVM指令构成
评论
目录
  1. 指令调度进展分析
    1. Prompt:
    2. Response:
    3. Prompt:
    4. Response:
    5. Prompt:
    6. Response:
  2. Background
  3. Traditional Approaches and Tools for Scheduling
  4. Recent Advances in Instruction Scheduling Research
    1. Machine Learning and Heuristic Innovations
    2. Large Language Models for Compiler Optimization
  5. Adaptive Scheduling with LLVM-mca and Other Tools
  6. Key Challenges
  7. Potential Optimization Strategies with LLM/ML
  8. Experiment Design Considerations
  9. Conclusion and Future Directions
    1. Prompt:
  10. Background
  11. Traditional Approaches and Tools for Scheduling
  12. Recent Advances in Instruction Scheduling Research
    1. Machine Learning and Heuristic Innovations
    2. Large Language Models for Compiler Optimization
  13. Adaptive Scheduling with LLVM-mca and Other Tools
  14. Key Challenges
  15. Potential Optimization Strategies with LLM/ML
  16. Experiment Design Considerations
  17. Conclusion and Future Directions
    1. Response:
    2. Prompt:
  18. 背景
  19. 指令调度的传统方法与工具
  20. 指令调度最新研究进展
    1. 机器学习与启发式创新
    2. 基于 LLM/ML 的潜在优化策略
  21. 实验设计考虑
  22. 结论与未来方向
    1. Response:
    2. Prompt:
      1. 竞争对手分析：谁在做指令调度优化？
        1. 1. 业界巨头及开源编译器团队
        2. 2. 近期学术研究
      2. 如何突破竞争对手？
      3. LLM 直接生成优化指令调度是否可行？
      4. LLM 还能做到寄存器分配协同优化吗？
      5. LLM 是否会脱离指令调度范畴？
      6. 结论
    3. Response:
    4. Prompt:
      1. 🔥 方案：LLM 生成优化调度序列 + RL 精调
        1. 📌 第一阶段：使用 LLM 生成初步优化的指令调度
        2. 📌 第二阶段：强化学习（RL）微调 LLM 结果
      2. 🔥 为什么这种方法比现有方案更强？
      3. 🔥 下一步实施计划
      4. 🚀 结论
    5. Response:
    6. Prompt:
    7. Response:
    8. Prompt:
      1. 🔥 如何高效收集数据集？
    9. 📌 数据集设计
    10. 🔥 数据来源
      1. 🔹 1. 现有编译器的优化输出
      2. 🔹 2. LLVM-mca & Ithemal 分析优化数据
      3. 🔹 3. 强化学习 (RL) 自主探索
      4. 🔹 4. GPU 指令调度数据（SASS/PTX 优化）
      5. 🔹 5. 人工优化 & 大模型辅助
    11. 🔥 数据集构建策略
    12. 🚀 结论
    13. Response:
    14. Prompt:
      1. 🔍 如何构建高质量的原始指令调度数据集？
    15. 📌 什么是原始（无优化）的指令调度数据？
    16. 📌 什么是优化后的指令调度数据？
    17. 📌 原始 vs. 优化调度示例
      1. 示例 1: CPU 指令调度（x86-64）
        1. 📌 无优化（O0）
        2. 📌 经过优化（O3）
      2. 示例 2: GPU 指令调度（PTX）
        1. 📌 无优化（原始 PTX 代码）
        2. 📌 经过优化（CUDA PTXAS 调度）
    18. 🔥 数据集构建流程
    19. 🚀 结论
    20. Response:
    21. Prompt:
      1. 🔍 为什么 LLVM 寄存器分配后的指令调度会有这么多额外信息？
      2. 📌 如何将这些数据转换为论文数据集？
      3. 🔥 如何提取数据集？
        1. ✅ 获取无优化指令
        2. ✅ 获取优化后的指令调度
        3. ✅ 生成 LLVM-mca 性能分析
      4. 🔥 数据集格式
      5. 🔥 论文中的数据可视化
      6. 🚀 结论
    22. Response:
    23. Prompt:
    24. Response:
  23. Machine code for function main: NoPHIs, TracksLiveness, TiedOpsRewritten
  24. End machine code for function main.
    1. Prompt:
      1. 为什么会出现这种情况？
      2. 如何构建保证仅调度顺序变化的数据集？
      3. 数据集构建具体流程示例
      4. 总结
    2. Response:
    3. Prompt:
    4. 1. 数据采集与准备
      1. 1.1 生成原始与重排序前后的汇编数据
      2. 1.2 数据集归一化
    5. 2. 模型选择与训练数据构建
      1. 2.1 模型选择
      2. 2.2 训练数据构建
    6. 3. 模型训练与微调
      1. 3.1 LLM 微调
      2. 3.2 RL 微调
    7. 4. 验证、测试与集成
      1. 4.1 正确性验证
      2. 4.2 性能评估
      3. 4.3 集成与自动化
    8. 总结
    9. Response:
    10. Prompt:

《咏菊》 林黛玉

无赖诗魔昏晓侵，绕篱欹石自沉音。
毫端蕴秀临霜写，口角噙香对月吟。
满纸自怜题素怨，片言谁解诉秋心。
一从陶令平章后，千古高风说到今。✨
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