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
해결하는 문제
이 프로젝트는 머신러닝이 컴파일러와 프로그램 최적화를 어떻게 개선할 수 있는지에 대한 연구를 찾고 정리하는 과제를 다룹니다. 개발자와 연구자가 AI 기술이 코드 튜닝, 명령어 스케줄링, 메모리 관리와 같은 복잡한 작업을 자동화하는 방법을 발견할 수 있는 중앙 집중식 저장소를 제공합니다.
작동 방식
이는 학술 논문, 서적, 도구, 데이터셋의 엄선되고 분류된 인덱스 역할을 합니다. 저장소는 반복 컴파일, 명령어 수준 최적화, 자동 튜닝과 같은 컴파일러 기술의 특정 하위 분야별로 이러한 리소스를 구성하여 사용자가 ML 기반 시스템 연구의 환경을 빠르게 탐색할 수 있게 합니다.
대상 독자
이 목록은 머신러닝과 시스템 프로그래밍의 교차점에 관심이 있는 연구자, 컴파일러 엔지니어, 학생을 위해 설계되었습니다. AI를 사용하여 소프트웨어를 더 빠르고 효율적으로 실행하는 방법의 역사와 현재 상태를 이해하려는 사람들에게 출발점이 됩니다.
주요 특징
- 기술적 초점(예: 병렬성 매핑, 코드 크기 축소, 비용 모델링)별로 분류된 포괄적인 연구 논문 모음.
- 이 분야의 심층 학습을 지원하는 관련 서적, 튜토리얼, 강연 링크.
- ML 기반 컴파일러 최적화 평가에 사용되는 벤치마크 및 데이터셋의 엄선된 목록.
- 이 분야의 새로운 발전이 발표되는 주요 학회 및 저널에 대한 정보.
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