Improving data locality for compiler optimization by using hybrid genetic algorithms
Karma genetik algoritmaları kullanarak derleyici en iyileme için veri yerelliğini iyileştirmek
- Tez No: 198285
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALUK TOPÇUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Belleğin yüksek verimle kullanılması performansa yönelik programlar için çokönemlidir. Programların çalışma performansını belirleyen en önemli faktörlerden biriverilerin yetersiz veri yerelliği nedeni ile ön bellekte bulunamamasındankaynaklanmaktadır. Döngü dönüşümleri tekniği kullanılarak ana belleğe ulaşım sırasıdeğiştirilebilir ve yeterli veri yerelliği sağlanabilir.Bu tezde, karma genetik algorithmalar kullanılarak derleyici en iyleme için veriyerelliğini iyileştirmeye çalışılmıştır. Tezde sunulan çözümde genetik algoritmalar yerelarama teknikleri ile iyileştirilmeye çalışılmıştır. Sunulan algoritmanın performansı çok iyibilinen derleyicilerin iyileştirmeleri ile değerlendirme deneyleri kullanılarak yapılmıştır.Bu testlerin sonuçları sunulan yöntemin derleyici iyileştirmesi yapılmadığında orjinalprogramlara göre başarılı olduğunu göstermiştir. Fakat derleyici iyileştirmesiyapıldığında ise %25 inde iyileştirme sağlanırken geri kalanda yaklaşık aynı derecedeiyileştirme olduğunu göstermiştir.Kasım 2005 Gülşah Yılmaz
Özet (Çeviri)
The efficient use of memory is very important for performance-orientedprograms. Cache misses due to inefficient data locality is one of the critical factors thatdetermine the performance of the programs. Loop transformation techniques target tochange the order of memory accesses to increase the data locality.This thesis proposes a compiler optimization framework for improving datalocality by using a hybrid genetic algorithm. Local search techniques were applied atvarious phases of the proposed genetic algorithm to improve the quality of solutions. Theperformance of proposed algorithm was evaluated using well-known commercialcompilers? optimizations by using selected benchmark codes. The results indicate that thetransformed codes generated by our algorithm significantly outperform the source codesof the corresponding source codes with respect to execution times. Moreover, thetransformed codes give better performance than the related source codes that arecompiled with compiler provided optimizations for 25% of the test cases.November 2005 Gülşah Yılmaz
Benzer Tezler
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- SEALA: Secure, efficient, availability, and locality-aware peer-to-peer cloud storage platform-as-a-service
Başlık çevirisi yok
YAHYA HASSANZADEH NAZARABADI
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ÖZNUR ÖZKASAP
Assoc. Prof. Dr. ALPTEKİN KÜPÇÜ
- İlköğretim okulu binalarının fiziksel özellikler bakımından değerlendirilmesi
Assessment of primary school buildings for their physical properties
EMEL TERZİOĞLU
Doktora
Türkçe
2005
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL KAVAK
- Markalaşmanın marka sadakatine etkisi: Cep telefonu üzerine bir inceleme
The impact of branding on brand loyalty: A review on mobile phone
MUSTAFA AGDAŞ