Use of ant colony based algorithm to explore compiler optimization sequences

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Achar sequências de passos de otimização específicas para o código alvo é uma tarefa complicada, porém muito importante, pois conseguem melhorar o desempenho significativamente em relação às sequências pré estabelecidas tipicamente presentes nos compiladores modernos. Este trabalho propõem um modelo híbrido utilizando dois módulos principais: um seletor e um ordenador. O seletor visa selecionar, dentre um conjunto de códigos de referência, aqueles que com maior similaridade com o novo código. Para isso, foram avaliadas duas abordagens, uma baseada no KNN e outra utilizando um algoritmo de K-Medias (K-Means). O modulo ordenador tem como objetivo encontrar a melhor ordem de aplicação dos passos presentes nas sequências dos códigos similares selecionados. Para ele, foram avaliadas duas abordagens diferentes utilizando algoritmos baseados em colônia de formigas. A primeira utiliza a distância percorrida no grafo para avaliar as soluções das formigas, enquanto a segunda compila e simula a execução do código alvo para avalia-las. Foram realizados experimentos utilizando 51 programas do benchmark do Test-Suite do compilador LLVM. Com os experimentos foi possível concluir que o KNN consegue selecionar de forma mais eficiente os programas similares. O modelo utilizando a distância percorrida no grafo para avaliar as sequências apresentou speedup médio de 1.05x em relação a melhor sequência padrão (-OX) do compilador (LLVM). O modelo utilizando simulação das sequências conseguiu speedup de 1.073x em relação ao -OX, embora demande um tempo de exploração consideravelmente maior (91.1 minutos ao invés de 2.7)