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Ttulo [PT]: Solues para o problema da seleo de otimizaes
Autor(es): Ewerton Daniel de Lima
Palavras-chave [PT]:

Compiladores. Otimizaes. Aprendizagem de mquina. VNS. Eliminao interativa. Algortmos probabilsticos. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Compilers. Optimization. Machine learning. VNS. Interactive disposal. Probabilistic algorithms. Brazil.
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Anderson Faustino da Silva [Orientador] - UEM
Valria Delisandra Feltrim - UEM
Edson Borin - UNICAMP
Resumo:
Resumo: Cdigos gerados por compiladores podem no ter a melhor qualidade possvel, devido a Dificuldade de obter a seqncia de instrues tima em meio a inmeras possibilidades. Desenvolvedores de compiladores procuraram melhorar a qualidade do cdigo gerado mediante a implementao de inmeras otimizaes. A aplicao de otimizaes, porm, Pode prejudicar a qualidade do cdigo, se mal utilizada. Dentre dezenas de otimizaes Geralmente providas por um compilador e um desabo, at mesmo para o mais experiente programador, saber quais geraro o melhor cdigo alvo para determinado cdigo fonte. Nesse contexto, o desenvolvimento de seletores de otimizaes e um desafio nos dias atuais. Abordagens para a implementao desses seletores so encontradas na literatura e envolvem o uso de buscas aleatrias, exaustivas e heursticas, algoritmos genticos e aprendizagem de mquina. Tendo em vista a problemtica da seleo automtica de otimizaes, o presente trabalho apresenta quatro novas abordagens para seleo de bons conjuntos de otimizaes. A experimentao das abordagens aqui propostas mostrou que estas possibilitam um ganho de desempenho significativo em comparao a outras propostas encontradas na literatura, sugerindo sua ampla aplicabilidade em contextos diversificados.

Abstract: Compiler generated codes may not have the best quality possible because it is difficult to obtain the optimal sequence of instructions as it has endless possibilities. Compilers developers tried to improve code quality implementing some optimizations. However, when it is not used correctly, the application of optimizations may impair code quality. Among dozens of optimizations usually provided by a compiler, it is a challenge to know which ones will generate a better target code for a specific source code, even for the most experienced programmer. In this context, development of automated optimizations selectors is a challenge today. Approaches to the implementation of these selectors are found in the literature and include use of random, exhaustive and heuristics searches, genetic algorithms and machine learning. In view of the optimizations automatic selection problematic, this work presents four new approaches for selection of good optimizations sets. The experimental evaluation of this approaches showed that they make it possible a significant performance gain compared to approaches found in literature and suggests a wide applicability in various contexts.
Data da defesa: 19/11/2013
Cdigo: vtls000210384
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2013
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Anderson Faustino da Silva
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Centro de Tecnologia. Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Departamento de Informtica

Responsavel: zenaide
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: Dissertao -- Ewerton Daniel de Lima.pdf
Tamanho: 2731 Kb (2796043 bytes)
Criado: 23-03-2016 11:29
Atualizado: 23-03-2016 11:48
Visitas: 241
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