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循環程序的優化一直是程序優化的重點，循環分塊作為一種典型的循環程序優化技術已被廣泛地研究和應用。分塊大小的選擇對循環程序的性能有著重要影響，分塊大小的選擇復雜多變且高度依賴程序和硬件。傳統的靜態分析和啟發式經驗搜索的人工和時間成本過高，缺少通用性和可移植性。為此，考慮使用有良妤高維表示特性的神經網絡方法來學習程序與硬件復雜交互過程中分塊大小與程序性能的隱含關聯。從問題規模、循環結構、循環內操作的局部性等方面抽取出一組新的29維特征，對問題規模為1024~2048的隨機大小的6類內核程序（3維循環、2維數據）的數十萬行示例進行實驗。串行模型（TSST6）相比GCCO2默認優化實現了6.64倍的平均加速比，相比窮盡搜索實現了98.5%的平均最大可用性能，相比 Pluto默認分塊優化實現了平均9.9%的性能提升。并行模型（ TSSP-T6- Search）相比 Openmp默認優化實現了2.41倍的平均加速比，相比窮盡搜索實現了91.7%的平均最大可用性能，同時與 Pluto默認分塊并行優化相比得到了平均9%的性能提升。
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