Tez Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785

Browse

Browsing Tez Koleksiyonu by Department "Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    EAFT: Evolutionary algorithms for GCC flag tuning
    (MEF Üniversitesi, 2023) Tağtekin, Burak; Çakar, Tuna
    Yazılan kodların çalışma süresi, özellikle de bir kez derlenip birden fazla kez çalıştırılacak olanlar için çok büyük önem arz etmektedir. Çalışma süresi boyunca kodun kullanacağı kaynakların verimli hale getirilmesi ya da bekleme sürelerinin azaltılması birçok geliştirici için çok önemlidir. C, C++ gibi kodların derlenip çalıştırılması hususunda GCC ya da LLVM gibi derleyiciler kullananlar bu konuda optimizasyon işini manuel bir şekilde yapıp kodun belirli optimizasyon işaretçileri ile daha kısa sürede çalışmasını sağlayabilir. Bu durum yukarıda bahsi gecen yararları sağlayacaktır ancak seçimi yapmak her geliştirici için o kadar da kolay olmamaktadır zira 200'den fazla flag içerisinden doğru kombinasyonu seçmek uzmanlık isteyen bir alandır. Bu problemin de önüne geçmek için literatürde birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışma kapsamında ise bu soruna bir çözüm olarak EAFT: Evolutionary Algorithms for GCC Flag Tuning geliştirilmiştir. Tamamen açık kaynaklı olan bu Autotuner, son kullanıcının temin edeceği kodu, yine son kullanıcının seçeceği özellikler doğrultusunda çalıştırıp onun için en uygun olan optimizasyon işaretçilerini arar. Son kullanıcıya özellikle hitap eden bu çalışma doğrultusunda verilecek olan kod için kullanıcı hangi seçim metodunu kullanacağından hangi çaprazlamanın kullanılmasını istediğine kadar birçok noktada direkt olarak Terminal üzerinden seçim yapılabilmesine olanak sağlar. Bu seçimler EAFT içerisinde bir kısım ya da kod değiştirilmeden yapılabilecek kolaylıktadır. Kullanılacak olan evrimsel algoritma da EAFT içerisinde kullanıcının seçimine sunulmuştur ve evrimsel algoritmalar diğer çalışmalardan farklı olarak bir değil birden fazla model içerir.