ChatGPT-LLMISched | 逸翎清晗🌈
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ChatGPT-LLMISched

发表于 2025-04-01|更新于2025-08-28|GPT问答
|字数总计:14|阅读时长:1分钟|阅读量:
ChatGPT-LLMISched
https://yangzi.world/blog/posts/288b108.html
作者
逸翎清晗🌈
发布于
2025-04-01
更新于
2025-08-28
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
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评论
目录
  1. LLMISched
    1. Prompt:
    2. Response:
    3. Prompt:
    4. Response:
    5. 基于LLM的汇编指令级优化
    6. 使用LLVM-MCA等模拟工具评估优化效果
    7. 结合强化学习优化代码生成
    8. 与编译器后端集成进行优化
    9. 方案可行性与研究价值评估
    10. Prompt:
    11. 基于LLM的汇编指令级优化
    12. 使用LLVM-MCA等模拟工具评估优化效果
    13. 结合强化学习优化代码生成
    14. 与编译器后端集成进行优化
    15. 方案可行性与研究价值评估
    16. Response:
    17. Prompt:
    18. 一、整体架构设计
    19. 二、具体技术路线
      1. 1. 数据预处理与依赖图构建
      2. 2. LLM候选策略生成
      3. 3. 强化学习模块设计
      4. 4. 与编译器后端的集成
      5. 5. 实验设计与迭代优化
      6. 6. 实施时间表与里程碑
    20. 三、关键技术挑战与风险控制
    21. 结论
    22. Response:
    23. Prompt:
    24. Response:
    25. Prompt:
    26. Response:
    27. Prompt:
      1. 1. 改进依赖图构建与静态分析
      2. 2. 提升LLM生成候选策略的可靠性
      3. 3. 强化学习模块设计与奖励函数调整
      4. 4. 加强与编译器后端的集成
      5. 5. 实验设计与结果验证的改进
      6. 6. 理论贡献与创新性强化
      7. 7. 总结
    28. Response:
    29. Prompt:
    30. Response:
    31. Prompt:
    32. Response:
    33. Prompt:
    34. Response:
    35. Prompt:
      1. 3. 加强理论分析与数学证明
      2. 4. 明确CPU端创新点与突破
      3. 5. 考虑运行时动态特性改进依赖图构建
      4. 6. 优化RL模块状态编码与动作设计
      5. 7. 构建多维奖励函数，提升性能反馈准确性
      6. 8. 完善与LLVM后端的集成细节
      7. 总结
    36. Response:
    37. Prompt:
    38. Response:
    39. Prompt:
    40. 动机 (Motivation)
      1. 1. 现代编译器在指令调度和寄存器分配上的局限性
      2. 2. 纯强化学习 (RL) 方法的挑战
      3. 3. 结合 LLM 生成优化策略的优势
      4. 4. 当前方法的不足
      5. 动机总结
    41. 贡献 (Contributions)
    42. 总结
    43. 可能的论文标题
    44. Response:
    45. Prompt:
    46. 1. 数据集目标与要求
    47. 2. 数据来源
      1. （1）编译器生成的汇编数据
      2. （2）真实世界的开源项目
      3. （3）CPU 微架构模拟器
    48. 3. 数据收集流程
      1. （1）从编译器提取汇编代码
      2. （2）获取静态性能分析数据
      3. （3）收集动态执行数据
    49. 4. 数据格式设计
      1. （1）LLM 训练数据格式
      2. （2）RL 训练数据格式
    50. 5. 数据增强与清洗
    51. 6. 数据应用场景
    52. 总结
    53. Response:
    54. Prompt:
    55. 问题分析
    56. 改进的数据集构建方法
      1. 1. 仅对同一基本块 (Basic Block) 进行对比
      2. 2. 通过 LLVM Machine IR (MIR) 进行精确对比
      3. 3. 基于等价转换构建数据集
      4. 4. 结合静态 + 动态数据增强数据集
    57. 5. 统一数据格式
    58. 总结：改进后的数据集制作方案
    59. 最终预期效果
    60. Response:
    61. Prompt:
      1. 1. 课题的可行性
      2. 2. 可能的研究挑战
      3. 3. 现有研究
      4. 4. 论文可能的贡献点
      5. 5. 可能的论文标题
      6. 6. 结论
    62. Response:
    63. Prompt:
    64. 1. 基于 LLM 的自动编译 Pass 生成
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    65. 2. 基于神经网络的 LLVM IR 到 汇编转换
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    66. 3. AI 生成的指令集架构 (ISA)
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    67. 4. 自动化的超参数调优编译器
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    68. 5. 代码自适应运行时优化 (Self-Optimizing Code)
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    69. 6. 编译器驱动的能耗优化
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    70. 7. 低代码/无代码编译器
      1. 动机
      2. 方法
      3. 挑战
    71. 总结
    72. Response:
    73. Prompt:
    74. 1. LLVM 如何做指令调度？
    75. 2. llvm-mca 如何仿真流水？
      1. 关键区别
    76. 3. 为什么 LLVM 不直接用 llvm-mca 做指令调度？
    77. 4. 如何让 LLVM 结合 llvm-mca 进行更智能的指令调度？
    78. 5. 结论
    79. Response:
    80. Prompt:
    81. 1. LLVM 指令调度的工作方式
    82. 2. LLVM 为什么不直接考虑多发射（Multiple Issue）？
    83. 3. llvm-mca 为什么可以分析多发射？
    84. 4. 如何让 LLVM 考虑多发射？
    85. 5. 总结
      1. 如何改进 LLVM 让其考虑多发射？
      2. 结论
    86. Response:
    87. Prompt:
    88. 1. 可行性分析
      1. ✅ 为什么你的方法可行？
    89. 2. 详细实现方案
      1. （1）静态分析层：LLVM 调度器 + llvm-mca
      2. （2）运行时分析层（Profile-Guided Data）
      3. （3）强化学习层（RL Agent 训练）
    90. 3. 实验设计
      1. 基准测试
      2. 关键指标
    91. 4. 预期贡献
    92. 5. 可能的论文标题
    93. 6. 结论
    94. Response:
    95. Prompt:
    96. 论文动机 (Motivation)
      1. 1. LLVM 指令调度的局限性
      2. 2. 现有优化工具的不足
      3. 3. 解决方案：RL 结合 llvm-mca 和 PGO 来优化 LLVM 指令调度
    97. 论文贡献 (Contributions)
      1. 1. 提出了一种 RL 驱动的 LLVM 指令调度优化方法
      2. 2. 将 llvm-mca 反馈数据整合进 LLVM 编译流程
      3. 3. 结合运行时 Profile 数据（PGO），进一步提升 RL 训练效果
      4. 4. 设计了新的 LLVM 调度器权重自适应调整机制
      5. 5. 通过实验验证了 RL 优化的 LLVM 调度器的优越性
    98. 论文总结
    99. 论文标题建议
    100. 下一步建议
    101. 最终结论
    102. Response:
    103. Prompt:
      1. 1. SWING Modulo Scheduling 的核心思想
      2. 2. SWING Modulo Scheduling 的流程
      3. 3. SWING Modulo Scheduling 和其他调度方法的对比
      4. 4. SWING Modulo Scheduling 在 LLVM 中的应用
      5. 5. SWING Modulo Scheduling 和 RL 结合 LLVM 调度
      6. 6. 论文结合方向
      7. 7. 可能的论文标题
      8. 8. 结论
    104. Response:
    105. Prompt:
    106. 1. SWING Modulo Scheduling vs. llvm-mca：核心区别
    107. 2. SWING Modulo Scheduling (SMS) 的原理
    108. 3. llvm-mca 的原理
    109. 4. SWING vs. llvm-mca：核心问题
    110. 5. 结合 SWING 和 llvm-mca 进行 LLVM 调度优化
    111. 6. 论文方向
    112. 7. 结论

《咏菊》 林黛玉

无赖诗魔昏晓侵，绕篱欹石自沉音。
毫端蕴秀临霜写，口角噙香对月吟。
满纸自怜题素怨，片言谁解诉秋心。
一从陶令平章后，千古高风说到今。✨
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