案例研究：利用神经机器翻译将 CUDA 翻译为 OpenCL
机器学习
2019-05-21 v1 编程语言
机器学习
摘要
用于神经机器翻译的序列到序列（seq2seq）模型显著提升了语言翻译的准确率。已有新的努力将此种 seq2seq 模型用于程序语言翻译或程序比较。在本工作中，我们给出使用 seq2seq 模型将 CUDA 程序翻译为 OpenCL 程序的详细步骤，二者具有非常相似的编程风格。我们的工作展示了（i）训练输入集生成方法，（ii）前/后处理，以及（iii）使用 Polybench-gpu-1.0、NVIDIA SDK 与 Rodinia 基准的案例研究。
引用
@article{arxiv.1905.07653,
title = {A Case Study: Exploiting Neural Machine Translation to Translate CUDA to OpenCL},
author = {Yonghae Kim and Hyesoon Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07653},
year = {2019}
}