编译器指令调度的最新进展 | 逸翎清晗🌈
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编译器指令调度的最新进展

发表于 2025-03-06|更新于2025-06-13|GPT问答
|字数总计:14|阅读时长:1分钟|阅读量:
编译器指令调度的最新进展
https://yangzi.world/blog/posts/d8d8c6c0.html
作者
逸翎清晗🌈
发布于
2025-03-06
更新于
2025-06-13
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
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代码实现——LLVM IR Printer
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LLM-Vectorizer： LLM-Based Verified Loop Vectorizer
评论
目录
  1. ChatGPT Conversation
  2. Response:
    1. Background
    2. Traditional Approaches and Tools for Scheduling
    3. Recent Advances in Instruction Scheduling Research
      1. Machine Learning and Heuristic Innovations
      2. Large Language Models for Compiler Optimization
    4. Adaptive Scheduling with LLVM-mca and Other Tools
      1. LLVM-mca 在自适应调度中的应用
    5. Key Challenges
    6. Potential Optimization Strategies with LLM/ML
    7. Experiment Design Considerations
      1. 基准测试（Benchmarks）
      2. 架构（Architectures）
      3. 实验配置（Baselines）
      4. 性能指标（Metrics）
      5. 实验布局（Experimental Layout）
      6. 可视化（Visualization）
      7. 与理论最优对比（Comparisons to Theoretical Limits）
      8. 多指标权衡（Multi-Metric Considerations）
      9. 硬件调度基线（Tomasulo）
  3. Conclusion and Future Directions
    1. 未来研究方向
    2. 结论
  • 技术路线
    1. 值得注意的点
    2. 批判性问题
  • RL 模块中关于状态的描述模糊，不清楚如何将复杂的指令调度信息、寄存器分配状态以及依赖关系进行有效编码，进而质疑RL训练的有效性和泛化能力。

    • 《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。✨
    A tour for Stars

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