Devido ao grande número de otimizações fornecidas pelos compiladores modernos e à ampla possibilidade de ordenação dessas transformações, uma eficiente Exploração do Espaço de Projeto (DSE) se faz necessária para procurar a melhor sequência de otimização de uma determinada função ou fragmento de código. Como esta exploração é uma tarefa complexa e dispendiosa, apresentamos uma nova abordagem de DSE capaz de reduzir esse tempo de exploração e selecionar sequências de otimização que melhoraram o desempenho dos códigos transformados. Nossa abordagem utiliza um conjunto de funções de referência, para as quais uma representação simbólica do código (DNA) e a melhor sequência de otimização são conhecidas. O DSE de novas funções é baseado em uma abordagem de agrupamento aplicado sobre o código DNA que identifica similaridades entre funções. O agrupamento utiliza três técnicas para a mineração de dados: distância de compressão normalizada, algoritmo de reconstrução de árvores filogenéticas (Neighbor Joining) e identificação de grupos por ambiguidade. As otimizações das funções de referência identificadas como similares formam o espaço que é explorado para encontrar a melhor sequência para a nova função. O DSE pode utilizar o conjunto reduzido de otimizações de duas formas: como o espaço de projeto ou como a configuração inicial do algoritmo. Em ambos os casos, a adoção de uma pré-seleção baseada no agrupamento permite o uso de algoritmos de busca simples e rápidos. Os resultados experimentais revelam que a nova abordagem resulta numa redução significativa no tempo total de exploração, ao mesmo tempo que alcança um desempenho próximo ao obtido através de uma busca mais extensa e dispendiosa baseada em algoritmos genéticos.

Due to the large number of optimizations provided in modern compilers and to compiler optimization specific opportunities, a Design Space Exploration (DSE) is necessary to search for the best sequence of compiler optimizations for a given code fragment (e.g., function). As this exploration is a complex and time consuming task, we present new DSE strategies to reduce the exploration time and still select optimization sequences able to improve the performance of each function. The DSE is based on a clustering approach which groups functions with similarities and then explore the reduced search space provided by the optimizations previously suggested for the functions in each group. The identification of similarities between functions uses a data mining method which is applied to a symbolic representation of the source code. The DSE strategies uses the reduced optimizations set identified by clustering in two ways: as the design space or as the initial configuration of the algorithm. In both ways, the adoption of a pre-selection based on clustering allows the use of simple and fast DSE algorithms. Several experiments for evaluating the effectiveness of the proposed approach address the exploration of compiler optimization sequences. Besides, we investigate the impact of each technique or component employed in the selection process. Experimental results reveal that the use of our new clustering-based DSE approach achieved a significant reduction on the total exploration time of the search space at the same time that obtained performance speedups close to a traditional genetic algorithmbased approach.