CN118819543B 一种针对异构计算的联合编译优化方法、设备及介质 （山东浪潮科学研究院有限公司）_第1页
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本申请公开了一种针对异构计算的联合编示；根据自身在编译器中已设置的编译优化阶2基于关键字对所述源代码进行切割，得到主机侧和设备侧分别对针对所述主机侧和所述设备侧中任一侧，根据自身在编译器中已设置的编译优化阶获取所述主机侧和所述设备侧的独立优化结果，并将所述独立优化结果进行联合编基于联合编译结果进行代码运行，并基于反馈的运行结果进行自基于联合编译结果进行代码运行，并基于反馈的运行结果进行自确定预先生成的成本评估模型，将所述代码运行结果输入至计算成本基于每单位计算时间的成本和计算时间得到；所带宽成本基于每单位带宽使用的成本和带宽占计算资源成本基于每单位计算资源使用的成本和计算资源3将所述源代码输入前端编译器，并通过所述编译器中的保留关键针对所述主机侧和所述设备侧中任一侧，确定自身在编译器中的基于编译器在对所述源代码的切割阶段，得到主机侧和设备侧的代码模根据所述调用关系，对所述主机侧和所述设备侧的独立优化结果进行所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1~4中任一项权利要求所述的针可执行指令设置为权利要求1~4中任一项权利要求所述的针对异构计算的联合编译优化方4[0006]基于关键字对所述源代码进行切割，得到主机侧和设备5[0029]考虑到编译框架的通用性和社区活跃程度，可以采用GCC（GNUCompiler法树，通过语言转换模块（比如，CodeGen模块）将所述代码模块映射为对应的中间表示6立优化。以LLVM编译器为例，其中设置有Pass管理器作为编译管理器，管理各自的优化的主机侧代码模块和设备侧代码模块分组，并针对每组的主机_设备侧代码采用联合编译割阶段（也就是Clang阶段）解析出来的代码块中保留着主机侧和设备侧代码段的调用关7算资源使用量由主机侧和设备侧各自对应的子计算资源使用量求和的子内存使用量，B为带宽占用量，R=Rhosr+Rdevice，R为计算资源使用量，Rhost、[0055]为了更加真实的表征成本与各个资源使用量的关系，在8[0066]考虑采用指数函数的形式的原因主要指数函数能够较好的反映了随着带宽的增式模拟了随着带宽的增加导致每单位带宽成本增加和随着计算资源利用率的增加导致导[0068]具体地，获取主机侧和设备侧的独立优化中的优化策略能够构成的所有优化组9[0074]如图6所示，本申请实施例还提出了一种针对异构计算的联合编译优化设备，包[0078]本申请实施例还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指[0083]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特

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