performance - 有没有应用机器学习来提高代码性能的例子？

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我看到了talk Facebook 的 Keith Adams 将机器学习技术与调整代码以提高现实世界中的性能进行了比较。是否有此类自动化技术在实际项目中应用的例子？我

我知道某些编译器中的配置文件引导优化以及 JIT 编译器用于提高性能的一些技术，但我正在考虑更基本的方法来提高代码性能，这可能需要更改代码本身而不是代码生成。诸如此类:

1. 在特定网络应用程序中选择最佳缓冲区大小，或为特定应用程序选择正确的堆栈大小。
2. 在多线程应用程序中选择结构布局，以提高本地缓存性能，同时减少错误共享。
3. 为特定算法选择不同的数据结构。

我读了一篇paper Halide，一种图像处理框架，使用遗传算法自动调整图像处理管道以提高性能。像这样的例子或任何研究指示都会很有用。

Answer 1

看看雷米 http://web.mit.edu/remy/它使用一种遗传优化方法来生成网络拥塞控制算法，显着提高网络性能。指定有关正在使用的网络的假设，Remy 生成要在该网络的数据节点上运行的控制算法。结果令人惊讶，Remy 优于迄今为止所有人类开发的优化技术。