基于迭代编译和机器学习的多版本优化研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着计算机技术的不断发展，软件系统规模越来越大，代码量越来越多，优化难度也越来越大。在软件的研发过程中，优化方案的设计是其中一个重要的环节。然而，由于软件的复杂度和多变性，传统的手工优化方法已经难以满足需求，因此人们开始尝试使用自动化工具进行优化。基于迭代编译的优化方法是较为常见的一种自动化优化方法，它通过不断的编译和测试迭代过程，对程序进行优化。其核心思想是在多次编译的基础上，获取编译信息并通过机器学习算法来训练模型，最终实现对程序的性能优化。就目前的反馈来看，基于迭代编译的优化方法能够有效的提高程序运行效率，已经成为了现代编译器技术的一个重要组成部分。本课题旨在探究基于迭代编译和机器学习算法的多版本优化策略，通过构建模型和实验验证，进一步提高程序的性能与效率，丰富现代编译器的技术体系。二、研究内容（1）研究现代编译器与优化技术发展现状。（2）研究基于迭代编译与机器学习的多版本优化策略的理论原理与算法。（3）设计实验方案，测试不同优化策略的性能，比较优劣，并评估其性能提升与效益。（4）构建模型，开发优化工具，测试工具的实用性与稳定性。三、拟解决的问题（1）如何选取能产生具有代表性的源程序和编译器参数以及编译器的结构？（2）如何提高迭代编译方法的训练效率，减少训练时间？（3）如何确保优化后的程序在不同的平台上运行都能有较好的性能表现？四、研究预期成果（1）在快速迭代编译中，通过机器学习算法构建基于迭代编译和机器学习的多版本优化算法，提高程序效率。（2）通过实验和模型构建，获得较好的优化效果，并达到一定的优化效益。（3）开发一个或多个优化工具，并与现有的编译器进行比较，评估其优越性和实用性。五、研究方法与技术路线（1）调研现有基于迭代编译和机器学习的优化算法，并对算法进行改进，加速训练和优化过程。（2）选取数据集，建立机器学习模型，训练优化算法，在实验环境中测试优化算法的效果。（3）针对实验结果进行分析和解释，评估优化算法的性能，总体考虑可行性和可靠性。（4）评估优化算法对不同平台的适用性和通用性，提高优化算法的实用性。（5）开发相应的优化工具，集成到现有开源的编译器中。六、进度安排2021年9月-2021年10月：研究现代编译器与优化技术发展现状，研究基于迭代编译与机器学习的多版本优化策略的理论原理与算法。2021年11月-2022年6月：数据集的选取、模型的建立与优化算法的验证，实验方案的设计，构建模型，开发优化工具，测试工具的实用性与稳定性。2022年7月-2022年8月：撰写论文、查重、论文修改等。七、预计研究经费本研究预计所需经费20万元。主要包括硬件设备、软件模块开发、数据采集和实验平台搭建等。八、参考文献[1]Le,T.,Feng,C.,O'Brain,M.,Santosa,A.E.,Jeyakumar,V.,Liao,W.K.,...&Hoefler,T.(2017).Surrogate-assistedlow-rankmatrixfactorizationforlarge-scaleimageclassification.Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonArtificialIntelligenceandStatistics,288-296.[2]Pan,S.J.,&Yang,Q.(2010).Asurveyontransferlearning.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,22(10),1345-1359.[3]Brodtkorb,A.R.,Rougier,N.P.,&Sundnes,J.(2014).OptimizingstencilsforGPUsusingstencilcompilers.ComputerScience-ResearchandDevelopment,29(1),45-53.[4]Chen,J.,Zhang,Z.,Mao,Q.,&Chen,X.(2017).TREAS:TransparentoptimizationforhighperformanceSparkprograms.JournalofComputerScienceandTechnology,32(1),80-99.[5]Chen,K.,Zhang,Q.,&Chen,H.H.(2016).Understandingprogramoptimizationspace:afrequency-basedapproach.ACMSIGPLANNotices,51(9),642-655.