ChatGPT-IR数据集 | 逸翎清晗🌈
avatar
文章
168
标签
39
分类
52
首页
文章
  • 归档
  • 标签
  • 分类
专区与和合辑
  • 多媒体资料专区
  • 论文导读专区
  • 学术会议专区
  • 推荐学习资料专区
  • 学习路线专区
编译器
操作系统
集成电路
AI编译
大语言模型
程序设计
计算理论
分布式
后台
  • 画廊
  • 统计
  • 休闲
  • 旧时光
  • 个人
  • 关于
逸翎清晗🌈
首页
文章
  • 归档
  • 标签
  • 分类
专区与和合辑
  • 多媒体资料专区
  • 论文导读专区
  • 学术会议专区
  • 推荐学习资料专区
  • 学习路线专区
编译器
操作系统
集成电路
AI编译
大语言模型
程序设计
计算理论
分布式
后台
  • 画廊
  • 统计
  • 休闲
  • 旧时光
  • 个人
  • 关于
PAGE_NAME
搜索

ChatGPT-IR数据集

发表于 2025-04-01|更新于2025-06-13|GPT问答
|字数总计:14|阅读时长:1分钟|阅读量:
ChatGPT-IR数据集
https://yangzi.world/blog/posts/8db9e40.html
作者
逸翎清晗🌈
发布于
2025-04-01
更新于
2025-06-13
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
cover of previous post
上一篇
ChatGPT-LLM PRERA
cover of next post
下一篇
ChatGPT-DebugIR：LLVM IR Debug Log研究
评论
目录
  1. IR数据集
    1. Prompt:
    2. Response:
      1. 方法 1：使用 Clang 作为 GCC 兼容的编译器
      2. 方法 2：使用 llvm-gcc (过时，但适用于特定需求)
      3. 方法 3：LLVM LTO（链接时优化）
      4. 方法 4：使用 libgcc 和 libclang
      5. 方法 5：手动桥接（C 语言 API 或者 extern "C"）
    3. 结论
    4. Prompt:
    5. Response:
      1. GOTPCREL 计算公式
      2. 详细计算
      3. 示例
    6. Prompt:
    7. Response:
    8. Prompt:
    9. Response:
      1. 关闭 relax 的方法
    10. Prompt:
    11. Response:
      1. 1. GCC 能关闭 relax 吗？
        1. 方法 1：通过 -Wa 传递给汇编器
        2. 方法 2：通过 -Wl 传递给链接器
      2. 2. LLVM 和 GCC 对 x86 的 Relax 机制有何不同？
        1. 主要区别
        2. X86 具体 Relaxation 机制
      3. 3. 结论
    12. Prompt:
    13. Response:
      1. 1. GCC 是否使用 GNU binutils 作为链接器？
      2. 2. binutils 编译后会有 ld 链接器吗？
        1. 编译 binutils 生成 ld
        2. 查看 binutils 安装的 ld
      3. 3. 如何让 GCC 使用 binutils 的 ld？
      4. 结论
    14. Prompt:
    15. Response:
      1. 为什么需要 convert？（转换 mov foo@GOTPCREL(%rip), %reg 到 lea foo(%rip), %reg）
      2. 1. 为什么要 convert？
        1. (1) mov vs lea
      3. 2. 代码解释
        1. (1) 处理 mov → lea
        2. (2) 处理 call 和 jmp
        3. (3) 处理 jmp 指令
      4. 3. 为什么 X86 需要 relaxGot() 这种优化？
      5. 4. 结论
    16. Prompt:
  2. ========== 配置区域 ==========
  3. Pass 名称列表
  4. ========== 配置结束 ==========
  5. 为了让 parallel 能够调用到下面的函数，需要先 export 关键变量/函数
  6. 并行处理每个 .ll 文件的函数
  7. 并行任务数量，建议根据CPU核心数进行设置，比如 -j $(nproc)
    1. Response:
    2. Prompt:
    3. Response:
      1. 1. 什么是 -fPIC 和 -fPIE？
        1. (1) -fPIC (Position-Independent Code)
          1. 示例
        2. (2) -fPIE (Position-Independent Executable)
          1. 示例
      2. 2. -fPIC vs -fPIE，加不加有什么区别？
      3. 3. -fPIC / -fPIE 对性能的影响
      4. 4. 什么时候应该使用 -fPIC 或 -fPIE？
      5. 5. -fPIC 和 -fPIE 的底层汇编区别
        1. 不使用 -fPIC（直接访问变量，最快）
        2. 使用 -fPIC（通过 GOT 访问变量）
        3. 使用 -fPIE（优化后的 PIC）
      6. 6. 结论
      7. 📌 推荐实践
    4. Prompt:
    5. Response:
      1. 1. 关闭 -fPIC / -fPIE 真的会失去安全性吗？
      2. 2. 关闭 -fPIE/-fPIC 对安全性的影响
        1. (1) 影响 ASLR（地址空间布局随机化）
        2. (2) 使 ROP（Return-Oriented Programming）攻击更容易
        3. (3) 影响共享库（.so）是否可被多个进程共享
      3. 3. 关闭 -fPIC / -fPIE 在不同场景下的安全影响
      4. 4. 什么时候可以安全地关闭 -fPIC / -fPIE？
      5. 5. 如何检查一个程序是否启用了 PIE 或 PIC？
      6. 6. 结论
    6. Prompt:
    7. Response:
      1. 方法 1：全局 set -e（推荐）
        1. 示例
      2. 方法 2：使用 || exit 1 处理单个命令
      3. 方法 3：检查 $?（手动检查退出码）
      4. 方法 4：使用 trap 捕获错误（高级用法）
      5. 总结
    8. Prompt:
    9. Response:
      1. 1. 使用 sys.exit(1) 返回错误
      2. 2. 让 subprocess.run() 直接抛异常
      3. 3. 让 Python 直接抛出 Exception
      4. 4. 在 bash 里检查 Python 的返回码
      5. 总结
    10. Prompt:
    11. Response:
      1. 如何修改 ACM 邮箱转发地址？
      2. 注意事项
    12. Prompt:
    13. Response:
      1. 1. 是否可以修改 ACM 邮箱用户名 (ziyang7)?
      2. 2. 你可以修改哪些东西？
      3. 3. 结论
    14. Prompt:
    15. Response:
    16. Prompt:
    17. Response:
    18. 1. 研究背景
      1. 现有数据集的局限
      2. 编译器优化中的机器学习应用
    19. 2. 数据集设计
      1. 数据来源
      2. 数据集结构
      3. 覆盖架构
      4. 手动标注策略
      5. 提高数据集可用性的措施
    20. 3. 数据收集和处理
      1. LLVM Pass 的选择
      2. IR到汇编的映射
      3. 性能指标的测量方法
    21. 4. 实验和评估
      1. 机器学习/大模型任务设计
      2. 评估指标
      3. 基准测试与对比实验
    22. 5. 论文撰写
      1. 论文结构
      2. 适合投稿的会议和期刊
    23. Prompt:
    24. 1. 研究背景
      1. 现有数据集的局限
      2. 编译器优化中的机器学习应用
    25. 2. 数据集设计
      1. 数据来源
      2. 数据集结构
      3. 覆盖架构
      4. 手动标注策略
      5. 提高数据集可用性的措施
    26. 3. 数据收集和处理
      1. LLVM Pass 的选择
      2. IR到汇编的映射
      3. 性能指标的测量方法
    27. 4. 实验和评估
      1. 机器学习/大模型任务设计
      2. 评估指标
      3. 基准测试与对比实验
    28. 5. 论文撰写
      1. 论文结构
      2. 适合投稿的会议和期刊
    29. Response:
    30. Prompt:
      1. 1. 动机（Motivation）
        1. 现有数据集粒度不够细：
        2. 编程竞赛数据集中一些重要但少见的优化较少出现：
      2. 2. 贡献（Contributions）
        1. 贡献 1：数据集粒度细化，覆盖更多优化变体
        2. 贡献 2：多架构支持，提升泛化能力
        3. 贡献 3：性能和代码指标的多维度测量
        4. 贡献 4：人工标注优化策略和数据质量控制
      3. 3. 个性化指标（Personalized Metrics）
        1. 个性化指标 1：优化效果多维度指标（Multi-Dimensional Optimization Impact）
        2. 个性化指标 2：优化序列对比（Optimization Sequence Comparison）
        3. 个性化指标 3：模型的跨架构泛化能力（Cross-Architecture Generalization）
        4. 个性化指标 4：优化行为可解释性（Optimization Behavior Explainability）
      4. 4. 论文结构
        1. Introduction（引言）
        2. Related Work（相关工作）
        3. Dataset Construction（数据集构建）
        4. Experiments（实验）
        5. Discussion（讨论）
        6. Conclusion（结论）
      5. 5. 投稿策略
    31. Response:
    32. Prompt:
    33. 一、更多动机（Motivations）
    34. 二、贡献（Contributions）
    35. 三、个性化指标（让新数据集更“强”的评估方法）
      1. “多维度优化差异度”(Multi-Dimensional Optimization Diversity, MDOD)
      2. 总结
    36. Response:
    37. Prompt:
      1. 1. 其他可设立的指标
        1. (1) 优化效益度（Optimization Efficacy Score, OES）
        2. (2) 性能预测误差（Performance Prediction Error, PPE）
        3. (3) 程序结构复杂度（Program Structural Complexity, PSC）
        4. (4) 优化策略复杂度（Optimization Strategy Complexity, OSC）
      2. 2. 实验设计（Experiments）
        1. 实验 1：优化效果差异性与预测准确性
        2. 实验 2：优化策略对比
        3. 实验 3：跨架构泛化能力
        4. 实验 4：优化策略复杂度对性能的影响
      3. 3. 总结
    38. Response:
    39. Prompt:
      1. 程序结构复杂度（Program Structural Complexity, PSC）
      2. 优化策略复杂度（Optimization Strategy Complexity, OSC）
      3. 总结
    40. Response:
    41. Prompt:
      1. 下游任务（Downstream Tasks）
        1. 1. 优化序列预测（Optimization Sequence Prediction）
        2. 2. 性能预测（Performance Prediction）
        3. 3. 代码生成与优化（Code Generation and Optimization）
        4. 4. 跨架构优化评估（Cross-Architecture Optimization Evaluation）
      2. 实验部分（Experiments）
        1. 1. 数据集质量评估
        2. 2. 下游任务的基准测试
        3. 3. 性能评估与优化效果
      3. 3. 工具链（Toolchain）
        1. (1) 数据集生成工具
        2. (2) 数据集存储与管理
        3. (3) 模型训练与评估框架
        4. (4) 提供标准化的基准测试
        5. (5) 代码和模型的版本控制
      4. 总结
    42. Response:
    43. Prompt:
    44. 🧭 第一部分：你数据集的目的和意义是什么？
    45. 🚀 第二部分：如何设计下游任务以凸显你的动机？
      1. ✅ 动机 1：现有数据集粒度不够细
        1. 🎯 任务 A：优化选择可解释性（Pass Effect Prediction）
        2. 🎯 任务 B：优化组合排序（Optimization Sequence Ranking）
      2. ✅ 动机 2：现有竞赛数据集中一些重要优化极少出现
        1. 🎯 任务 C：冷门优化学习（Rare Pass Recognition）
    46. 🧪 第三部分：如何将实验设计和数据指标结合？
      1. 🎓 指标推荐与任务绑定（与你之前设计的 MDOD、OES 等结合）：
    47. 🛠️ 第四部分：提供什么样的工具链？
      1. 工具链目标：支撑数据 + 支撑实验 + 可复现
    48. 🧩 第五部分：这篇论文对编译器社区的作用怎么讲？
      1. ✅ 总结一句话：
    49. Response:
    50. Prompt:
    51. 🧨 问题 1：大家都在做“表示 IR”和“理解 IR”，为啥我要做“丰富 IR、特定优化 IR”？
      1. ✅ 这是“抽象”和“实践”的鸿沟问题
      2. 🧠 关键思路：“理解 IR”是手段，“优化 IR”是目的！
    52. 💥 问题 2：怎样证明“让模型优化 IR”这件事，大家确实需要？
      1. 🔧 痛点式论证：当前编译器优化的挑战
      2. 🚀 机会式论证：技术趋势已具备，欠缺的是数据和任务定义
    53. 🔑 你的定位句建议（论文 Introduction 用）：
    54. 🎯 下游任务如何设定才能打动评审？
      1. 💡 任务名：IR-to-IR Structural Optimization (IRSO)
      2. ✨ 这个任务的意义：
    55. 🧰 最后你要提供的东西是什么？
      1. 🧠 总结一页话术给你参考：
    56. Response:
    57. Prompt:
    58. 🧩 你的核心问题总结：
    59. ✅ 我的观点：
      1. 🌱 你可以这么说（写进论文）：
    60. 🛠️ 那你工具链还要不要支持插件和接口？
      1. ✅ 插件和可扩展接口建议（基于你 IR 优化任务定位）
    61. 📚 你如何在 NeurIPS Datasets & Benchmarks 中叙述自己的项目？
      1. 你需要强调这三件事：
    62. 🎁 提示用语（可以参考放进 abstract 或 intro）：
    63. ✨ 总结一句定位：
    64. Response:
    65. Prompt:
  8. 📘 论文标题建议
  9. 🧱 论文结构大纲（NeurIPS 风格，适合 9 页限制）
    1. 1. Introduction（引言） 🎯
      1. ✍️ 内容简述：
        1. 📌 示例：
      2. ✅ 首尾呼应提示：
    2. 2. Related Work（相关工作） 🧠
      1. ✍️ 内容框架：
    3. 3. Dataset Construction（数据集构建） 🏗️
      1. ✍️ 细化内容：
        1. 3.1 数据来源
        2. 3.2 优化变体生成
        3. 3.3 语义验证与性能测量
        4. 3.4 数据结构与统计
    4. 4. Benchmark Tasks（下游任务定义） 🎯
      1. ✍️ 内容结构：
        1. 4.1 Task 1: Optimization Pass Effect Prediction
        2. 4.2 Task 2: Optimization Sequence Ranking
        3. 4.3 Task 3: IR-to-IR Rewriting
        4. 4.4 Task 4: Cross-Architecture Generalization
        5. 🔍 总结段：
    5. 5. Experimental Results（实验结果） 🔬
      1. ✍️ 内容框架：
        1. 5.1 数据分析
        2. 5.2 模型实验（轻量，但有代表性）
        3. 5.3 Case Study
    6. 6. Tooling & Platform（工具链与生态） 🔧
      1. ✍️ 内容包含：
    7. 7. Conclusion & Outlook（结论与展望） 🧩
      1. ✍️ 内容结构：
    8. 📄 页数分配建议（控制在 9 页）
    9. 🧠 总结关键词
    10. Response:
    11. Prompt:
    12. 🧠 你的论文需要什么样的 Background？
      1. 🎯 目标不是解释“什么是 LLVM IR”，而是快速建立下面几个概念：
    13. ✍️ 示例写法（适合放在 Section 1.1 Background）
    14. 🤝 Background 要与 Introduction 和 Task Definition 紧密呼应
      1. ❗背景里种下任务的种子 → 任务定义自然过渡
    15. 📌 建议你怎么安排结构
    16. 📦 总结：你的 Background 应该做到什么？
    17. Response:
    18. Prompt:
    19. Response:
    20. Prompt:
    21. Response:
    22. Prompt:
    23. Response:
    24. Prompt:
    25. Response:
    26. Prompt:
    27. Response:
    28. Prompt:
    29. Response:
    30. Prompt:
    31. Response:
    32. Prompt:
      1. ✅ 新研究问题 RQ4：
      2. ✅ 修改建议：
    33. Response:
    34. Prompt:
    35. Response:
    36. Prompt:
    37. 5 实验与评估（Experiments and Evaluation）
      1. 5.1 任务一：优化 Pass 效果预测（Pass Effect Prediction）
      2. 5.2 任务二：优化组合排序（Optimization Schedule Ranking）
      3. 5.3 任务三：IR-to-IR 优化重写（IR Rewriting / Transformation）
      4. 5.4 任务四：跨架构优化泛化（Cross-Architecture Generalization）
      5. 5.5 指标整合与数据集支持情况
    38. 6 讨论与未来方向（Discussion and Future Work）
      1. 不足与挑战
      2. 展望与扩展
    39. 7 结论（Conclusion）

《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。✨
A tour for Stars

内容导航💡

  • 网址导航我的画廊
  • 关于作者文章归档
  • 文章分类文章标签
©2025  By 逸翎清晗🌈

搜索
数据库加载中
复制百度搜索
转到链接
粘贴
空降评论复制本文地址
新窗口打开转到链接复制链接
保存图片在新窗口打开复制图片链接
随便逛逛昼夜切换关于博客美化设置切换全屏打印页面