Should AI Optimize Your Code? A Comparative Study of Classical Optimizing Compilers Versus Current Large Language Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Rosas, Miguel Romero, Sanchez, Miguel Torres, Eigenmann, Rudolf |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
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)
Investigating Execution-Aware Language Models for Code Optimization
di: Di Menna, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Di Menna, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
SysLLMatic: Large Language Models are Software System Optimizers
di: Peng, Huiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Huiyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
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)
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)
VecTrans: Enhancing Compiler Auto-Vectorization through LLM-Assisted Code Transformations
di: Zheng, Zhongchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Zhongchun, 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)
Tracing Optimization for Performance Modeling and Regression Detection
di: Shahedi, Kaveh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shahedi, Kaveh, et al.
Pubblicazione: (2024)
QOPS: A Compiler Framework for Quantum Circuit Simulation Acceleration with Profile Guided Optimizations
di: Wu, Yu-Tsung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yu-Tsung, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Energy Consumption of Dataframe Libraries for End-to-End Deep Learning Pipelines:A Comparative Analysis
di: Kumar, Punit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Punit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Regression Language Models for Code
di: Akhauri, Yash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akhauri, Yash, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM Interactive Optimization of Open Source Python Libraries -- Case Studies and Generalization
di: Florath, Andreas
Pubblicazione: (2023)
di: Florath, Andreas
Pubblicazione: (2023)
GPU Kernel Scientist: An LLM-Driven Framework for Iterative Kernel Optimization
di: Andrews, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Andrews, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
FlipFlop: A Static Analysis-based Energy Optimization Framework for GPU Kernels
di: Rajput, Saurabhsingh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rajput, Saurabhsingh, et al.
Pubblicazione: (2026)
MNN-AECS: Energy Optimization for LLM Decoding on Mobile Devices via Adaptive Core Selection
di: Huang, Zhengxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Zhengxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing OpenFaaS on Kubernetes: Comparative Analysis of Language Runtimes and Cluster Distributions
di: Ataie, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ataie, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Performance-Improving Code Edits
di: Shypula, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shypula, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
PerfBench: Can Agents Resolve Real-World Performance Bugs?
di: Garg, Spandan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garg, Spandan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Root Cause Localization for Microservice Systems in Cloud-edge Collaborative Environments
di: Zhu, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Yuhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prompting for Performance: Exploring LLMs for Configuring Software
di: Spieker, Helge, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Spieker, Helge, 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)
This Is Taking Too Long -- Investigating Time as a Proxy for Energy Consumption of LLMs
di: Krupp, Lars, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Krupp, Lars, et al.
Pubblicazione: (2026)
SuperCoder: Assembly Program Superoptimization with Large Language Models
di: Wei, Anjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Anjiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing Agentic Language Model Inference via Speculative Tool Calls
di: Nichols, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nichols, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking Autonomy: Preventing Failures in AI-Driven Software Engineering
di: Navneet, Satyam Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Navneet, Satyam Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI-driven Java Performance Testing: Balancing Result Quality with Testing Time
di: Traini, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Traini, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy Patterns for Web: An Exploratory Study
di: Rani, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rani, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2024)
CDS4RAG: Cyclic Dual-Sequential Hyperparameter Optimization for RAG
di: Chen, Pengzhou, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Pengzhou, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
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)
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)
LLMSYS-HPOBench: Hyperparameter Optimization Benchmark Suite for Real-World LLM Systems
di: Wu, Siyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Siyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
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)
Prefetching Cache Optimization Using Graph Neural Networks: A Modular Framework and Conceptual Analysis
di: Qowy, F. I.
Pubblicazione: (2025)
di: Qowy, F. I.
Pubblicazione: (2025)
Integrating Performance Tools in Model Reasoning for GPU Kernel Optimization
di: Nichols, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nichols, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
On the Compression of Language Models for Code: An Empirical Study on CodeBERT
di: d'Aloisio, Giordano, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Investigating Execution-Aware Language Models for Code Optimization
di: Di Menna, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Can We Make Code Green? Understanding Trade-Offs in LLMs vs. Human Code Optimizations
di: Rani, Pooja, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SysLLMatic: Large Language Models are Software System Optimizers
di: Peng, Huiyun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SWE-fficiency: Can Language Models Optimize Real-World Repositories on Real Workloads?
di: Ma, Jeffrey Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)