АДАПТИВНІ КОМПІЛЯТОРИ ДЛЯ ПЕРЕНОСИМОСТІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДО РІЗНИХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ПЛАТФОРМ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2011

АДАПТИВНІ КОМПІЛЯТОРИ ДЛЯ ПЕРЕНОСИМОСТІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДО РІЗНИХ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ ПЛАТФОРМ

06.09.2024 12:46

[1. Інформаційні системи і технології]

Автор: Бердник Михайло Геннадійович, доктор технічних наук, доцент, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»; Захаров Дмитро Ігорович, аспірант, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»; Стародубський Ігор Петрович, аспірант, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»


ORCID: 0000-0003-4894-8995 Бердник М.Г.

Сучасний розвиток обчислювальної техніки характеризується різноманітністю архітектур процесорів та обчислювальних платформ, які застосовуються в різних сферах — від мобільних пристроїв до суперкомп'ютерів і вбудованих систем. Така різноманітність створює значні виклики для розробників програмного забезпечення, оскільки вони змушені адаптувати свої програми до специфіки кожної платформи, витрачаючи на це багато часу і ресурсів. Традиційні компілятори не завжди можуть ефективно адаптувати код, що призводить до зниження продуктивності програм та обмеження їхньої функціональності на різних пристроях.

Тому адаптивні компілятори, які використовують методи машинного навчання для автоматичної оптимізації та налаштування коду, стають надзвичайно актуальними. Вони дозволяють компіляторам «вчитися» на основі аналізу продуктивності програм на різних платформах та автоматично підбирати оптимальні стратегії компіляції для кожної архітектури. Це значно спрощує процес адаптації програмного забезпечення до нових платформ, знижує витрати на розробку та підвищує загальну продуктивність програмних продуктів. Такий підхід також дозволяє розробникам зосередитися на створенні функціональності, а не на вирішенні питань сумісності та оптимізації.

На сьогодні існують кілька компіляторів, які вже впроваджують елементи адаптивності. Наприклад, LLVM дозволяє створювати оптимізації для різних архітектур процесорів, але вимагає від розробників налаштовувати оптимізації вручну. GCC також має потужні інструменти для оптимізації, але обмежений у здатності автоматично адаптуватися до нових платформ без значних змін у конфігурації та коді.

Основним обмеженням поточних рішень є складність інтеграції машинного навчання в існуючі компіляційні процеси та недостатня гнучкість у адаптації до нових архітектур. Наприклад, більшість компіляторів не здатні автоматично навчатися та змінювати стратегії оптимізації на основі продуктивності програм у реальному часі. Це створює бар'єри для розробників, які прагнуть швидко адаптувати свої програми до нових платформ або покращити продуктивність на існуючих.

В роботі запропоновано метод  створення адаптивних компіляторів, який передбачає інтеграцію методів машинного навчання на всіх етапах компіляції — від аналізу вхідного коду до генерації машинного коду (рис.1). 

Ця діаграма ілюструє структуру адаптивного компілятора, включаючи основні компоненти, такі як аналізатор коду, модуль машинного навчання, селектор інструкцій, оптимізатор, планувальник команд та генератор машинного коду. Кожен компонент показаний як окремий блок, пов’язаний стрілками, що вказують на послідовність обробки коду. Діаграма також відображає інтеграцію алгоритмів машинного навчання у процес компіляції.

Компілятор  використовує алгоритми машинного навчання для вибору інструкцій, що найкраще відповідають характеристикам цільового процесора, а також для оптимізації розподілу регістрів та управління пам'яттю. Компілятор  має модульну архітектуру, що дозволяє легко додавати нові алгоритми оптимізації або адаптувати існуючі під нові платформи. Наприклад, компілятор може містити окремі модулі для аналізу типів, оптимізації інструкцій, планування виконання та управління пам'яттю, кожен з яких адаптується за допомогою навчання на реальних даних виконання програм.




Рис.1. Архітектура адаптивного компілятора 

Основною перевагою запропонованого підходу є його гнучкість і можливість автоматичного налаштування для нових архітектур без необхідності вносити ручні зміни до коду компілятора. Це значно знижує витрати на розробку та покращує якість і продуктивність програмного забезпечення.

Запропонований підхід демонструє значний потенціал у спрощенні процесу розробки та оптимізації програмного забезпечення, забезпечуючи автоматизацію і оптимізацію адаптації застосунків до специфік різних платформ без потреби в ручних модифікаціях коду.

Подальший розвиток адаптивних компіляторів може включати інтеграцію нових методів машинного навчання, що дозволить ще більше покращити продуктивність і адаптивність програмного забезпечення. Також можливий розвиток стандартів для адаптивних компіляторів, які дозволять уніфікувати підходи до адаптації програмного забезпечення та підвищити його якість.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення