T. Camacho, Anderson Faustino, V. M. Rosario, Edson Borin
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Abstract
Sistemas que utilizam compilação dinâmica geram código alvo em tempo de execução, fazendo com que o tempo de compilação seja incluı́do no tempo total do sistema. Portanto, é crucial que o sistema de compilação dinâmico tenham ao mesmo tempo um baixo custo e seja capaz de gerar código de boa qualidade. Neste artigo apresentamos um sistema de aprendizado de máquina para seleção inteligente de otimizações que aprende quais as melhores sequências de otimizações para cada região de código compilado por um compilador dinâmico. O sistema foi implementado e testado em um tradutor dinâmico de binários, o OI-DBT, trazendo um ganho médio de desempenho de 26,32%.