Abstract

本综述系统性地回顾了自动调优领域的最新进展，并探讨了大型语言模型（LLMs）在代码优化和程序表示中的作用。通过整合算法、工具、数据集和基准测试等方面的研究成果，本工作总结了领域中的关键趋势、挑战和研究机会，构建了全面的框架，为未来研究提供了方向。

Introduction

Motivation and Challenges

随着现代软件和硬件系统的复杂性不断增加，传统的手动性能调优方法已无法满足实际需求。数据驱动的自动调优技术和大型语言模型（LLMs）的引入，为性能优化提供了新思路。然而，领域内仍面临许多挑战，例如算法的可扩展性、模型的适应性、数据集偏差以及评价标准的不一致。这些问题的存在表明对这一领域进行系统性综述的必要性。

Contributions of This Survey

本综述的目的是通过整合自动调优和基于 LLM 的优化技术的最新研究，系统地梳理这一领域的发展现状和面临的问题。我们的主要贡献包括：

Overview

Survey Scope and Focus

本综述聚焦于自动调优技术和基于 LLM 的方法的交叉领域，涵盖算法、工具、数据集、基准测试和方法论等多个关键组成部分。我们重点分析这些要素在代码优化中的作用，并探讨它们在不同应用领域中的潜力。

近年来，自动调优领域涌现出了一些重要趋势，包括 LLM 在自动调优管道中的集成、创新的基准测试方法的出现，以及性能分析与优化工具的不断发展。本部分将总结这些趋势，并讨论它们对未来研究的影响。

Auto-tuning Components

Algorithms

算法是自动调优的核心。本节将自动调优算法分为基于启发式的方法、基于机器学习的方法以及强化学习方法三类，并探讨它们各自的优点、局限性以及在不同场景下的应用。

  • Heuristic-Based Approaches

  • Machine Learning for Auto-Tuning

  • Reinforcement Learning in Tuning

Tools

自动调优工具通过提供性能分析和优化框架，为高效的性能调优奠定了基础。本节将回顾当前主流的性能分析工具，并探讨新兴的自动调优框架如何应对实际需求。

  • Profiling and Performance Analysis Tools

    TODO20241224

  • Auto-Tuning Frameworks

    TODO20241224

    Datasets

    数据集是训练和评估自动调优方法的基础。本节将讨论当前可用的公开数据集，以及这些数据集中存在的偏差和局限性，同时提出改进方向。
  • Publicly Available Datasets

    TODO20241224 随着深度学习的普及，

  • Dataset Bias and Limitations

    TODO20241224

    Benchmarks

    基准测试是衡量自动调优方法性能的关键。本节将介绍标准化的基准测试方法，并探讨创新型基准的作用，特别是在推动新技术发展的过程中。
  • Standardized Benchmarks for Evaluation

    TODO20241223

  • Innovative Benchmark

    TODO20241223

    LLMs

    大型语言模型（LLMs）正逐渐成为自动调优领域的重要工具。本节将探讨预训练 LLM 在代码理解中的作用，如何针对特定任务进行微调，以及 LLM 在自动调优中面临的挑战。
  • Pre-trained LLMs for Code Understanding
    许多大模型在促进代码理解方面作出了不少努力。和支持人类语言的LLMs不同，代码生成需要xxx的几个方面。
    • github Copilot
    • 到现在的排行榜
      LLVM IR这门语言的发展较为薄弱，大部分是因为
  • Fine-Tuning LLMs for Specific Tasks
  • Challenges in LLM-Based Auto-Tuning

    Methodology

    Taxonomy of Auto-Tuning Approaches

    为了系统化地分析自动调优方法，本节将提出一个分类框架，梳理不同方法的特点和适用场景。这一框架为读者提供了对领域全面而清晰的理解。

    Evaluation Metrics and Benchmarks

    自动调优方法的有效性离不开科学的评估。本节将讨论现有的评价指标和基准测试体系，以及它们在实际应用中的表现。

    Common Pitfalls in Research Methodology

    本节将分析领域内常见的研究问题，例如数据集偏差、评估标准的不一致，以及方法的可复现性等。

    Large Language Models

    Code Representation

    代码表示是 LLM 在程序优化中的核心问题。本节将探讨如何将高级代码、抽象语法树和中间表示（IR）转化为适合模型处理的表示方式。

    Intermediate Representation

    中间表示（IR）在程序分析和优化中起着至关重要的作用。本节将讨论现有 IR 的优势和不足，以及未来改进的方向。

    Dataflow & Control flow

    数据流和控制流是理解程序语义的关键。本节将分析如何利用这些信息提升自动调优方法的性能。

    Program Understanding and Reasoning

    本节将探讨 LLM 如何通过语义理解和推理能力，更好地处理程序优化任务。

    LLM Optimization Challenges

    当前 LLM 在优化领域仍面临诸多挑战，例如token效率、模型大小与性能的平衡等。本节将详细分析这些挑战及其可能的解决方案。

    Applications and Case Studies

    自动调优技术和 LLM 的结合已经在多个领域取得了显著成果。本节将展示其在高性能计算、编译器优化等领域的应用案例，并通过成功和失败的案例分析，揭示该技术在实际中的潜力与不足。

    Open Challenges and Future Directions

    尽管自动调优技术和 LLM 取得了许多进展，但仍有许多问题尚未解决。本节将深入讨论领域内的开放问题，如数据集的通用性、算法的可扩展性以及模型的能效问题，同时提出未来可能的研究方向。

    Conclusion

    本综述总结了自动调优领域的最新研究进展，以及 LLM 在代码优化中的重要作用。通过系统化的分类框架和全面的分析，我们为领域研究提供了清晰的全景视图，并期待本文能为未来的研究和实践提供启发。视图，并期待本文能为未来的研究和实践提供启发。发。视图，并期待本文能为未来的研究和实践提供启发。