Künstliche Intelligenz optimiert Maschinencode
Ein vom Milepost-Projekt entwickelter Compiler auf Basis des GCC lernt selbstständig, wie sich Quellcode in effizienten Binärcode übersetzen lässt.
- Alexander Neumann
Das IBM-Forschungszentrum im israelischen Haifa hat im Rahmen des von der Europäischen Union geförderten Milepost-Projekts (Machine Learning for Embedded Programs Optimisation) einen quelloffenen Compiler veröffentlicht, der selbstständig lernt, wie sich Quellcode in optimierten Maschinencode für die verwendete Hardware übersetzen lässt. Vorschläge dazu erhält der Compiler durch eine ICI (Interactive Compilation Interface) genannte Plug-in-Schnittstelle.
Software-Entwickler sollen mit Milepost GCC bis zu zehnmal schneller als bisher ihre Anwendungen fertigstellen können. Auf einem System p durchgeführte Benchmarks interpretiert IBM dergestalt, dass die Performance durchschnittlich um 18 Prozent stieg. Das 2007 gestartete Projekt hält die Technik vor allem für eingebettete Systeme, etwa Mobilgeräte, für sinnvoll.
Der auf GCC 4.4 basierende Compiler steht im Web zum Download bereit. Nach dem Ende des Milepost-Projekts im August 2009 soll die Nutzergemeinde die Software weiter pflegen. Außerdem bekommt die kommende Version 4.5 der GNU Compiler Collection eine eigene Plug-in-Schnittstelle, die es erlauben soll, die Milepost-Erweiterungen einzubinden. (ane)
