循环局部性的完全符号分析：使用虚复用推断真实性能
编程语言
2026-03-12 v1
摘要
本文提出了一种新的局部性理论及其编译器支持。该理论完全为符号化，局部性以多项式形式推导，编译器分析支持仿射循环嵌套。它们推导了缓存性能在二次和倒数表达式中的扩展关系，比经验尺度规则更为通用和精确。评估于41个科学基准和张量运算上，编译器平均耗时41秒即可推导局部性多项式。推导后，预测任何给定输入规模和缓存配置的缓存缺失次数所需时间不足1毫秒。在所有测试中——包括是否进行循环融合——数据移动预测的准确率达到99.6%，与模拟的集合关联L1数据缓存结果一致。
引用
@article{arxiv.2603.10196,
title = {Fully Symbolic Analysis of Loop Locality: Using Imaginary Reuse to Infer Real Performance},
author = {Yifan Zhu and Yekai Pan and Chen Ding and Yanghui Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.10196},
year = {2026}
}