zwang4/awesome-machine-learning-in-compilers
Must read research papers and links to tools and datasets that are related to using machine learning for compilers and systems optimisation
解決する課題
このプロジェクトは、機械学習がコンパイラとプログラム最適化をどのように改善できるかに関する研究を見つけ、整理するという課題に取り組みます。開発者と研究者が、AI技術がコードチューニング、命令スケジューリング、メモリ管理などの複雑なタスクを自動化する方法を発見できる集中リポジトリを提供します。
仕組み
これは、学術論文、書籍、ツール、データセットの厳選された分類インデックスとして機能します。リポジトリは、反復コンパイル、命令レベル最適化、自動チューニングなどのコンパイラ技術の特定のサブ分野ごとにこれらのリソースを整理し、ユーザーがML駆動のシステム研究の状況を迅速にナビゲートできるようにします。
対象読者
このリストは、機械学習とシステムプログラミングの交差点に興味がある研究者、コンパイラエンジニア、学生向けに設計されています。AIを使用してソフトウェアをより速く、より効率的に実行するための歴史と現在の状態を理解したい人々の出発点です。
ハイライト
- 技術的な焦点（例：並列性マッピング、コードサイズ削減、コストモデリング）ごとに分類された包括的な研究論文コレクション。
- この分野での深い学習をサポートする関連書籍、チュートリアル、講演へのリンク。
- MLベースのコンパイラ最適化を評価するために使用されるベンチマークとデータセットの厳選リスト。
- この分野の新しい開発が発表される主要な会議とジャーナルに関する情報。
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