Learning Performance-Improving Code Edits
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shypula, Alexander, Madaan, Aman, Zeng, Yimeng, Alon, Uri, Gardner, Jacob, Hashemi, Milad, Neubig, Graham, Ranganathan, Parthasarathy, Bastani, Osbert, Yazdanbakhsh, Amir |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
SWE-fficiency: Can Language Models Optimize Real-World Repositories on Real Workloads?
di: Ma, Jeffrey Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Jeffrey Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decaf: Improving Neural Decompilation with Automatic Feedback and Search
di: Shypula, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shypula, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Magnified View into Heterogeneous-ISA Thread Migration Performance without State Transformation
di: Mavrogeorgis, Nikolaos, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mavrogeorgis, Nikolaos, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeRosetta: Pushing the Boundaries of Unsupervised Code Translation for Parallel Programming
di: TehraniJamsaz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: TehraniJamsaz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study on the Performance and Energy Usage of Compiled Python Code
di: Stoico, Vincenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stoico, Vincenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Structural Diversity of Blackbox LLMs via Chain-of-Specification Prompting
di: Young, Halley, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Young, Halley, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tracing Optimization for Performance Modeling and Regression Detection
di: Shahedi, Kaveh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shahedi, Kaveh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Performance of Genetic Algorithms in the Context of Software Model Refactoring
di: Cortellessa, Vittorio, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cortellessa, Vittorio, et al.
Pubblicazione: (2023)
gigiProfiler: Diagnosing Performance Issues by Uncovering Application Resource Bottlenecks
di: Hu, Yigong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yigong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimas: An Intelligent Analytics-Informed Generative AI Framework for Performance Optimization
di: Zaeed, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zaeed, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Employing Software Diversity in Cloud Microservices to Engineer Reliable and Performant Systems
di: Akhtarian, Nazanin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Akhtarian, Nazanin, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study on Method-Level Performance Evolution in Open-Source Java Projects
di: Shahedi, Kaveh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shahedi, Kaveh, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Model-driven Approach for Continuous Performance Engineering in Microservice-based Systems
di: Cortellessa, Vittorio, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cortellessa, Vittorio, et al.
Pubblicazione: (2023)
An Empirical Study on How Architectural Topology Affects Microservice Performance and Energy Usage
di: Ristova, Irena, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ristova, Irena, et al.
Pubblicazione: (2026)
Do AI Models Dream of Faster Code? An Empirical Study on LLM-Proposed Performance Improvements in Real-World Software
di: Yi, Lirong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yi, Lirong, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Compression of Language Models for Code: An Empirical Study on CodeBERT
di: d'Aloisio, Giordano, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: d'Aloisio, Giordano, et al.
Pubblicazione: (2024)
Can We Make Code Green? Understanding Trade-Offs in LLMs vs. Human Code Optimizations
di: Rani, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rani, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM Program Optimization via Retrieval Augmented Search
di: Anupam, Sagnik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Anupam, Sagnik, et al.
Pubblicazione: (2025)
ECO: An LLM-Driven Efficient Code Optimizer for Warehouse Scale Computers
di: Lin, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concorde: Fast and Accurate CPU Performance Modeling with Compositional Analytical-ML Fusion
di: Nasr-Esfahany, Arash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nasr-Esfahany, Arash, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting Software Performance with Divide-and-Learn
di: Gong, Jingzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gong, Jingzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Interpreting Performance Profiles with Deep Learning
di: Liu, Zhuoran
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhuoran
Pubblicazione: (2025)
LibProf: A Python Profiler for Improving Cold Start Performance in Serverless Applications
di: Tariq, Syed Salauddin Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tariq, Syed Salauddin Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stencil-Lifting: Hierarchical Recursive Lifting System for Extracting Summary of Stencil Kernel in Legacy Codes
di: Li, Mingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Mingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prompting for Performance: Exploring LLMs for Configuring Software
di: Spieker, Helge, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Spieker, Helge, et al.
Pubblicazione: (2025)
Risk-Aware Batch Testing for Performance Regression Detection
di: Sayedsalehi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sayedsalehi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Should AI Optimize Your Code? A Comparative Study of Classical Optimizing Compilers Versus Current Large Language Models
di: Rosas, Miguel Romero, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rosas, Miguel Romero, et al.
Pubblicazione: (2024)
PerfBench: Can Agents Resolve Real-World Performance Bugs?
di: Garg, Spandan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Spandan, et al.
Pubblicazione: (2025)
VecTrans: Enhancing Compiler Auto-Vectorization through LLM-Assisted Code Transformations
di: Zheng, Zhongchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Zhongchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimating the Energy Footprint of Software Systems: a Primer
di: Castor, Fernando
Pubblicazione: (2024)
di: Castor, Fernando
Pubblicazione: (2024)
FaaSter Troubleshooting -- Evaluating Distributed Tracing Approaches for Serverless Applications
di: Borges, Maria C., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Borges, Maria C., et al.
Pubblicazione: (2021)
On the Role of Search Budgets in Model-Based Software Refactoring Optimization
di: Diaz-Pace, J. Andres, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Diaz-Pace, J. Andres, et al.
Pubblicazione: (2023)
What Is the Cost of Energy Monitoring? An Empirical Study on the Overhead of RAPL-Based Tools
di: Diamond, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Diamond, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Assessing Spread in Sets of Software Architecture Designs
di: Cortellessa, Vittorio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cortellessa, Vittorio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Software as a Service Architecture
di: Dedase, Ardy
Pubblicazione: (2024)
di: Dedase, Ardy
Pubblicazione: (2024)
RAO-SS: A Prototype of Run-time Auto-tuning Facility for Sparse Direct Solvers
di: Katagiri, Takahiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Katagiri, Takahiro, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Test for FLOPs as a Discriminant for Linear Algebra Algorithms
di: Sankaran, Aravind, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Sankaran, Aravind, et al.
Pubblicazione: (2022)
MLKAPS: Machine Learning and Adaptive Sampling for HPC Kernel Auto-tuning
di: Jam, Mathys, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jam, Mathys, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards a Higher Roofline for Matrix-Vector Multiplication in Matrix-Free HOSFEM
di: Cao, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Formal Analysis of Metastable Failures in Software Systems
di: Alvaro, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alvaro, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
SWE-fficiency: Can Language Models Optimize Real-World Repositories on Real Workloads?
di: Ma, Jeffrey Jian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Decaf: Improving Neural Decompilation with Automatic Feedback and Search
di: Shypula, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026) -
A Magnified View into Heterogeneous-ISA Thread Migration Performance without State Transformation
di: Mavrogeorgis, Nikolaos, et al.
Pubblicazione: (2025) -
CodeRosetta: Pushing the Boundaries of Unsupervised Code Translation for Parallel Programming
di: TehraniJamsaz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024) -
An Empirical Study on the Performance and Energy Usage of Compiled Python Code
di: Stoico, Vincenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)