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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

On the Determination of Inlining Vectors for Program Optimization

verfasst von : Rosario Cammarota, Alexandru Nicolau, Alexander V. Veidenbaum, Arun Kejariwal, Debora Donato, Mukund Madhugiri

Erschienen in: Compiler Construction

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we propose a new technique and a framework to select inlining heuristic constraints - referred to as an

inlining vector

, for program optimization. The proposed technique uses machine learning to model the correspondence between inlining vectors and performance (

completion time

). The automatic selection of a machine learning algorithm to build such a model is part of our technique and we present a rigorous selection procedure. Subject to a given architecture, such a model evaluates the benefit of inlining combined with other global optimizations and selects an inlining vector that, in the limits of the model, minimizes the completion time of a program.

We conducted our experiments using the GNU GCC compiler and optimized 22 combinations

(program, input)

from SPEC CINT2006 on the state-of-the-art Intel Xeon Westmere architecture. Compared with optimization level, i.e.,

-O3

, our technique yields performance improvements ranging from 2% to 9%.

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Metadaten
Titel
On the Determination of Inlining Vectors for Program Optimization
verfasst von
Rosario Cammarota
Alexandru Nicolau
Alexander V. Veidenbaum
Arun Kejariwal
Debora Donato
Mukund Madhugiri
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37051-9_9