Supersonic: Learning to Generate Source Code Optimizations in C/C+

↓ Direkt till sidans innehåll
↓ Direkt till sidans sekundära innehåll (sidomenyn)

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-339526" > Supersonic: Learnin...

1 av 1
Föregående post
Nästa post
Till träfflistan

LIBRIS Formathandbok (Information om MARC21)

Fältnamn	Indikatorer	Metadata
000		02046nam a2200301 4500
001		oai:DiVA.org:kth-339526
003		SwePub
008		231113s2023 \| \|\|\|\|\|\|\|\|\|\|\|000 \|\|eng\|
024	7	a https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-3395262 URI
040		a (SwePub)kth
041		a engb eng
042		9 SwePub
072	7	a vet2 swepub-contenttype
072	7	a ovr2 swepub-publicationtype
100	1	a Chen, Ziminu KTH,Teoretisk datalogi, TCS4 aut0 (Swepub:kth)u1igab2d
245	1 0	a Supersonic: Learning to Generate Source Code Optimizations in C/C++
264	1	c 2023
338		a print2 rdacarrier
500		a QC 20231120
520		a Software optimization refines programs for resource efficiency while preserving functionality. Traditionally, it is a process done by developers and compilers. This paper introduces a third option, automated optimization at the source code level. We present SUPERSONIC, a neural approach targeting minor source code modifications for optimization. Using a seq2seq model, SUPERSONIC is trained on C/C++ program pairs (xt, xt+1), where xt+1 is an optimized version of xt, and outputs a diff. SUPERSONIC’s performance is benchmarked against OpenAI’s GPT-3.5-Turbo and GPT-4 on competitive programming tasks. The experiments show that SUPERSONIC not only outperforms both models on the code optimization task but also minimizes the extent of the change with a model more than 600x smaller than GPT-3.5-Turbo and 3700x smaller than GPT-4.
650	7	a NATURVETENSKAPx Data- och informationsvetenskapx Datavetenskap0 (SwePub)102012 hsv//swe
650	7	a NATURAL SCIENCESx Computer and Information Sciencesx Computer Sciences0 (SwePub)102012 hsv//eng
653		a Datalogi
653		a Computer Science
700	1	a Fang, Senu KTH,Teoretisk datalogi, TCS4 aut0 (Swepub:kth)u1b71h6u
700	1	a Monperrus, Martinu KTH,Teoretisk datalogi, TCS4 aut0 (Swepub:kth)u13jhcyf
710	2	a KTHb Teoretisk datalogi, TCS4 org
856	4 8	u https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-339526

Till lärosätets databas

1 av 1
Föregående post
Nästa post
Till träfflistan

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...: Chen, Zimin; Fang, Sen; Monperrus, Marti ...

Om ämnet

NATURVETENSKAP: NATURVETENSKAP; och Data och informa ...; och Datavetenskap

Av lärosätet: Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Sök vidare i:: Google; Google Book Search; Google Scholar

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

LIBRIS.kb.se