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申请/专利权人：光华临港工程应用技术研发(上海)有限公司
摘要：本发明提供一种基于LLM的OpenCL程序性能优化方法及系统，涉及计算机技术领域，解决了传统LLM在生成优化OpenCL程序时，可能会出现浮点精度误差、数值不稳定；在进行代码优化任务时无法充分考虑到代码的逻辑关系、数据依赖性以及算法复杂度等因素，导致优化效果不佳的问题，首次将LLM大语言模型、代码抽象语法树AST和思维链技术和OpenCL程序的优化结合使用，有效提高了LLM根据原始输入代码生成高性能OpenCL程序的能力，且能保证这些程序代码在逻辑和语法上的正确性。
主权项：1.一种基于LLM的OpenCL程序性能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在给定的强化学习架构选择空间中自动搜索，并根据训练基准样本给出最佳结果的强化学习架构及其参数，并将最佳强化学习架构存储为序列化对象；S2：使用整个训练数据集微调作为状态函数的LLM模型；S3：将OpenCL程序的内核代码、主程序的tokens、线性化的AST和自然语言作为输入，传递给微调后的LLM，为每个输入代码生成预定义数量的优化样本；S4：为每个优化样本分配一个分数值，并使用奖励模型计算其奖励，利用分数值和奖励值来计算损失值；S5：利用计算得到的损失值重新训练模型；S6：为LLM提供一个代码优化框架，将一组数据作为代码优化框架的输入，并概述预期结果；S7：设计一组测试用例，并根据测试评估生成代码的性能；如果执行引发错误，LLM将重新生成代码函数以迭代并相应地改进代码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 光华临港工程应用技术研发(上海)有限公司 一种基于LLM的OpenCL程序性能优化方法及系统
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