KI für schnellere Target-Optimierung

Das IBM Forschungszentrum Haifa hat mit »Milepost GCC« einen quelloffenen Compiler veröffentlicht, der mittels künstlicher Intelligenz (KI) selbstständig lernt, wie sich Quellcode am besten in optimierten Maschinencode übersetzen lässt.

»Unsere Technologie lernt automatisch, wie man die beste Performance aus der Hardware holt - egal ob Handy, Desktop-Rechner oder komplette Systeme«, erklärt Dr. Bilha Mendelson, Manager Code Optimization von IBM Research, »die Software läuft schneller und benötigt weniger Energie«.

Der Compiler entstand im Rahmen des gemeinsamen »Milepost«-Projekts der europäischen Union mit Partnern aus der Industrie und dem wissenschaftlichen Umfeld und basiert auf dem GNU-C-Compiler (GCC). Aufgrund seiner offenen Schnittstellen ist »Milepost GCC« in der Lage, selbstständig zu erkennen, wie die rund 200 Compiler-Switches des GCC gesetzt werden müssen, um die Hardware besser zu nutzen.

Die auf einem System p durchgeführten Benchmarks erreichten laut IBM eine um rund 18 Prozent bessere Performance. Zudem gehen die Entwickler von einer Reduktion des Zeitbedarfs auf ein Zehntel gegenüber der händische Compiler-Optimierung aus.