PolyJIT: Polyhedral Optimization Just in Time
PolyJIT: Polyhedral Optimization Just in Time
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PolyJIT：及时多面优化
DOI：
10.1007/s10766-018-0597-3
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发表时间：
2019
影响因子：
1.5
通讯作者：
Christian Lengauer
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Andreas Simburger;Sven Apel;Armin Größlinger;Christian Lengauer
虽然多面体优化在过去十年中出现在主流编译器中，但它在线性代数程序经典领域之外的场景中的盈利能力仍然存在问题。最近的实现，如LLVM pluginPolly，产生了有希望的加速，但是对编译时已知控制流的仿射循环程序的限制仍然是一个限制因素。polyjit将多面体优化与运行时的多版本控制结合起来，在运行时可以访问支持多面体优化的知识，这在编译时是不可用的。通过轻量级即时编译器的完全成熟的实现，以及对选定的现实世界和基准程序的一系列实验，我们证明了考虑运行时知识有助于处理编译时对亲和性的违反，从而提供了在运行时进行优化的新机会。
While polyhedral optimization appeared in mainstream compilers during the past decade, its profitability in scenarios outside its classic domain of linear-algebra programs has remained in question. Recent implementations, such as the LLVM pluginPolly, produce promising speedups, but the restriction to affine loop programs with control flow known at compile time continues to be a limiting factor.PolyJITcombines polyhedral optimization with multi-versioning at run time, at which one has access to knowledge enabling polyhedral optimization, which is not available at compile time. By means of a fully-fledged implementation of a light-weight just-in-time compiler and a series of experiments on a selection of real-world and benchmark programs, we demonstrate that the consideration of run-time knowledge helps in tackling compile-time violations of affinity and, consequently, offers new opportunities of optimization at run time.
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DOI：
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