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文档简介

本发明提供生成程序的指示符的方法和系第一数量与该第二数量的比值基于该给定层的2逐层选择树状结构中的多个节点中的波束节点，其中每个节点代表该在该树状结构的给定层，使用基于神经网络的成本模型识别通过该树状结构的多个层的各波束节点的路径，其中对该成本模型进行性能分析，以获得该成本模型在不同搜索完成百分比下的准确性；根据在给定搜索完成百分比下该成本模型的准确性调整该第一数量与该第二数量的个连续的全连接层输出代表预测的处理周期在该给定层从与第一组节点不重叠的第二组节点中选择该第二逐层选择树状结构中的多个节点中的波束节点，其中每个节点代表该3识别通过该树状结构的多个层的各波束节点的路径，其中对该成本模型进行性能分析，以获得该成本模型在不同搜索完成百分比下的准确性；根据在给定搜索完成百分比下该成本模型的准确性调整该第一数量与该第二数量的三个连续的全连接层输出代表预测的处理周期在该给定层从与第一组节点不重叠的第二组节点中选择波4层选择树状结构中的多个节点中的波束节点，其中每个节点代表该程序中的一部分操作；5[0012]本发明的实施例提供了指示符(directive)生成器，它自动为计算机程序(称为目标机器上的程序执行。目标机器可以是具有一个或多个处理器和存储器的任何处理设示符时，指示符生成器在多个指示符候选者中进行选择，每个候选者都会导致程序根据不资源如何被指令使用。点(被称为候选节点)进行评估以选择B个节点6度决策对应于所选波束节点的一组指示符。路径上所有波束节点的指示符被发送到编译[0020]图2根据一个实施例示出对成本模型的使用率和波束大小进行调整的示例图。应搜索空间相对可以由运行搜索的计算机管理时)使用较大的波束大小。搜索开始时的较大波束大小旨在包含尽可能多的候选节点，以最小化随机搜索未能选择好的候选节点的概索后期阶段减小波束大小是为了避免搜索所需分析评估了当成本模型用于估算在目标机器上执行部分调度程序的运行时间时的准确性。成本模型生成的估算运行时间与在目标机器上运行完全调度程序的实际运行时间进行比7[0024]图3是根据一个实施例的成本模型的框图。成本模型可以是图1中的成本模型110络使用一系列程序(称为训练程序)及输入端的相应指示符和输出端的目标机器上的处理[0025]在图1中的示例搜索过程中，成本模型110的输入包括调度特征310和算法特征[0026]图4是根据一个实施例的用于生成程序的指示符的系统400的框图。系统400包括110的一个示例)和指示符生成器470。计算机程序450可以用编程语言(非限制性示例包括8基本等于第一数量的波束节点与第二数量的波图5的流程图的操作可以由除了图3和图4的实施例之外的发明实施例执行，并且图3和图4的实施例可以执行与参照流程图讨论的操作不同的操作。虽然图5的流程图显示了某些实通过电路(无论是专用电路还是通用电路，它们运行)实现，这些电路通常将包括配置为根据此处描述的功能和操作控制电路的操作的晶[0036]虽然本发明已经以一些实施例的形式被描述，但技术领9

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