Análisis de la factibilidad de la aplicación de técnicas de Deep Learning para el procesamiento de lenguaje natural a la generación de secuencias de optimizaciones en la compilación de programas SW

Abstract

El presente trabajo modela el conocido problema de la secuencialización de optimizaciones utilizando técnicas propias de los problemas de procesado de lenguaje natural, o NLP. Para ello, se hace una analogía entre la "palabra", unidad mínima de información de un lenguaje natural, y la "optimización", la unidad mínima de las secuencializaciones.

El objetivo a cumplir es el de, usando algoritmos NLP, lograr generar secuencias de optimizaciones que intenten mejorar el rendimiento de aquellas secuencias ofrecidas por Clang, frontend del compilador LLVM.