36、嵌入式系统编译器优化技术详解

嵌入式系统编译器优化技术详解

1 嵌入式系统编译器优化概述

在嵌入式系统中,编译器的优化至关重要。高效的代码比快速的编译速度更为重要,因为嵌入式系统通常对资源的利用有着极高的要求。同时,编译器在满足和证明实时约束方面具有潜在的帮助,它可以包含显式的时序模型,用于进行真正改善时序行为的优化。例如,冻结某些缓存行可以防止频繁执行的代码被多次逐出和重新加载。此外,编译器还有助于降低嵌入式系统的能耗,具备能量优化功能的编译器是非常必要的。

对于嵌入式系统,指令集的种类繁多,因此需要为更多的处理器提供编译器。有时,还需要使用可重定向编译器来支持指令集的优化,这种编译器可以将指令集作为输入提供给编译器生成系统,用于实验性地修改指令集并观察生成的机器代码的变化。

2 能量感知编译

许多嵌入式系统是依靠电池运行的移动系统,随着移动系统计算需求的增加,电池技术的改进却很缓慢,因此能量的可用性成为新应用的严重瓶颈。可以在多个层面进行节能,包括制造工艺技术、设备技术、电路设计、操作系统和应用算法等。将算法适当地转换为机器代码也有助于节能,高级优化技术同样可以降低能耗。下面介绍几种可以降低能耗的编译器优化方法:
- 能量感知调度 :在不改变程序含义的前提下,可以改变指令的顺序,以最小化指令总线上的转换次数。这种优化可以在编译器生成的输出上进行,无需对编译器进行任何更改。
- 能量感知指令选择 :通常,实现相同源代码有不同的指令序列。在标准编译器中,选择好的序列的标准是指令数量或周期数,而能量感知指令选择则将这一标准替换为该序列消耗的能量。相关研究发现,这种方法可以降低一定百分比的能耗。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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