BiSheng-Autotuner 是一个基于 BiSheng-opentuner 的命令行工具，与支持调优的编译器（如 LLVM for openEuler、GCC for openEuler）配合使用。它负责生成搜索空间、操作参数并驱动整个调优过程。
仓库地址
https://gitee.com/openeuler/BiSheng-Autotuner
本文主要介绍基于 LLVM for openEuler 的自动调优编译流程。
BiSheng-Autotuner 调优流程
调优流程（如图 1 所示）由两个阶段组成：初始编译阶段（initial compilation）和调优阶段（tuning process）。
图 1 BiSheng-Autotuner 调优流程
初始编译阶段
初始编译阶段发生在调优开始之前，BiSheng-Autotuner 首先会让编译器对目标程序代码做一次编译，在编译的过程中，编译器会生成一些包含所有可调优结构的 YAML 文件，告诉开发者在这个目标程序中哪些结构可以用来调优，比如模块（module）、函数（function）、循环（loop）。例如，循环展开是编译器中最常见的优化方法之一，它通过多次复制循环体代码，达到增大指令调度空间、减少循环分支指令开销的优化效果。若以循环展开次数（unroll factor）为对象进行调优，编译器会在 YAML 文件中生成所有可被循环展开的循环作为可调优结构。
调优阶段
当可调优结构顺利生成之后，调优阶段便会开始：
BiSheng-Autotuner 首先读取生成好的可调优结构的 YAML 文件，从而产生对应的搜索空间，也就是生成针对每个可调优代码结构的具体的参数和范围。
调优阶段会根据设定的搜索算法尝试一组参数的值，生成一个 YAML 格式的编译配置文件（compilation config），从而让编译器编译目标程序代码产生二进制文件。
最后 BiSheng-Autotuner 将编译好的文件以开发者定义的方式运行并取得性能信息作为反馈。
经过一定数量的迭代之后，BiSheng-Autotuner 将找出最终的最优配置，生成最优编译配置文件，以 YAML 的形式储存。
BiSheng-Autotuner 使用
环境要求
必选：
操作系统：openEuler 24.03 LTS 系列、openEuler 25.03 及高于 openEuler 25.03 的版本 架构：AArch64、x86_64 Python 3.11.x SQLite 3.0
可选：
LibYAML：推荐安装，可提升 BiSheng-Autotuner 文件解析速度
BiSheng-Autotuner 获取
若开发者使用的 openEuler 系统，可以直接安装 BiSheng-Autotuner
和 clang
软件包。
yum install -y BiSheng-Autotuner
yum install -y clang
若需源码构建 BiSheng-Autotuner
，可以参考以下步骤。
安装 BiSheng-opentuner
yum install -y BiSheng-opentuner克隆并安装 BiSheng-Autotuner
cd BiSheng-Autotuner
./dev_install.sh
BiSheng-Autotuner 运行
本文将以 coremark 为示例展示如何运行自动调优, coremark 源码请从获取。更多 llvm-autotune 的详细用法，请参阅帮助信息章节。以下为以 20 次迭代调优 coremark 的脚本示例：
coremark仓库地址 https://github.com/eembc/coremark
export AUTOTUNE_DATADIR=/tmp/autotuner_data/
CompileCommand="clang -O2 -o coremark core_list_join.c core_main.c core_matrix.c core_state.c core_util.c posix/core_portme.c -DPERFORMANCE_RUN=1 -DITERATIONS=300000 -I. -Iposix -g -DFLAGS_STR=\"\""
$CompileCommand -fautotune-generate;
llvm-autotune minimize;
for i in $(seq 20)
do
$CompileCommand -fautotune ;
time=`{ usr/bin/time -p ./coremark 0x0 0x0 0x66 300000; } 2>&1 | grep "real" | awk '{print $2}'`;
echo"iteration: "$i"cost time:"$time;
llvm-autotune feedback $time;
done
llvm-autotune finalize;
以下为分步说明：
配置环境变量
使用环境变量
AUTOTUNE_DATADIR
指定调优相关的数据的存放位置（指定目录需要为空）。export AUTOTUNE_DATADIR=/tmp/autotuner_data/初始编译步骤
添加编译器选项
-fautotune-generate
，编译生成可调优代码结构。cd examples/coremark/
clang -O2 -o coremark core_list_join.c core_main.c core_matrix.c core_state.c core_util.c posix/core_portme.c -DPERFORMANCE_RUN=1 -DITERATIONS=300000 -I. -Iposix -g -DFLAGS_STR=\"\" -fautotune-generate注意：建议仅将此选项应用于需要重点调优的热点代码文件。若应用的代码文件过多（超过 500 个文件），则会生成数量庞大的可调优代码结构的文件，进而可能导致步骤 3 的初始化时间长（可长达数分钟），以及巨大的搜索空间导致的调优效果不显著、收敛时间长等问题。
初始化调优
运行
llvm-autotune
命令，初始化调优任务。生成最初的编译配置供下一次编译使用。llvm-autotune minimizeminimize
表示调优目标，旨在最小化指标（例如程序运行时间）。也可使用maximize
，旨在最大化指标（例如程序吞吐量）。调优编译步骤
添加毕昇编译器选项
-fautotune
，读取当前AUTOTUNE_DATADIR
配置并编译。clang -O2 -o coremark core_list_join.c core_main.c core_matrix.c core_state.c core_util.c posix/core_portme.c -DPERFORMANCE_RUN=1 -DITERATIONS=300000 -I. -Iposix -g -DFLAGS_STR=\"\" -fautotune性能反馈
开发者运行程序，并根据自身需求获取性能数字，使用
llvm-autotune feedback
反馈。如果开发者想以 coremark 运行时间为指标进行调优，可以采用如下方式：time -p ./coremark 0x0 0x0 0x66 300000 2>&1 1>/dev/null | grep real | awk '{print $2}'
# 返回实际执行时间 31.09llvm-autotune feedback 31.09注意：建议在使用
llvm-autotune feedback
之前， 先验证步骤 4 编译是否正常以及编译好的程序是否运行正确。若出现编译或者运行异常的情况，请输入相应调优目标的最差值（例如，调优目标为 minimize ，可输入llvm-autotune feedback 9999
；maximize 可输入 0 或者 -9999）。若输入的性能反馈不正确，可能会影响最终调优的结果。
调优迭代
根据开发者设定的迭代次数，重复 4 和 5 进行调优迭代。
结束调优
进行多次迭代后，开发者可选择终止调优，并保存最优的配置文件。配置文件会被保存在环境变量
AUTOTUNE_DATADIR
指定的目录下。llvm-autotune finalize最终编译
使用步骤 7 得到最优配置文件，进行最后编译。在环境变量未改变的情况下，可直接使用
-fautotune
选项：clang -O2 -o coremark core_list_join.c core_main.c core_matrix.c core_state.c core_util.c posix/core_portme.c -DPERFORMANCE_RUN=1 -DITERATIONS=300000 -I. -Iposix -g -DFLAGS_STR=\"\" -fautotune或者使用
-mllvm -auto-tuning-input=
直接指向配置文件。clang -O2 -o coremark core_list_join.c core_main.c core_matrix.c core_state.c core_util.c posix/core_portme.c -DPERFORMANCE_RUN=1 -DITERATIONS=300000 -I. -Iposix -g -DFLAGS_STR=\"\" -mllvm -auto-tuning-input=/tmp/autotuner_data/config.yaml
帮助信息
llvm-autotune 执行格式如下所示：
llvm-autotune [-h] {minimize,maximize,feedback,dump,finalize}
可选指令：
minimize
：初始化调优并生成初始的编译器配置文件，旨在最小化指标（例如运行时间）。maximize
：初始化调优并生成初始的编译器配置文件，旨在最大程度地提高指标（例如吞吐量）。feedback
：反馈性能调优结果并生成新的编译器配置。dump
：生成当前的最优配置，而不终止调优（可继续执行feedback
）。finalize
: 终止调优，并生成最佳的编译器配置（不可再执行feedback
）。
编译器相关选项
llvm-autotune 需要与 LLVM 编译器选项 -fautotune-generate
和 -fautotune
配合使用。
-fautotune-generate
：在
autotune_datadir
目录下生成可调优的代码结构列表，此默认目录可由环境变量AUTOTUNE_DATADIR
改写。作为调优准备工作的第一步，通常需要在
llvm-autotune minimize/maximize
命令执行前使用。此选项还可以赋值来改变调优的颗粒度（可选值为
Other
、Function
、Loop
、CallSite
、MachineBasicBlock
、Switch
、LLVMParam
、ProgramParam
，其中LLVMParam
和ProgramParam
对应粗粒度选项调优）。例如-fautotune-generate=Loop
会开启类型仅为循环的可调优代码结构，每个循环在调优过程中会被赋予不同的参数值；而Other
表示全局，生成的可调优代码结构对应每个编译单元（代码文件）。-fautotune-generate
默认等效于-fautotune-generate=Function,Loop,CallSite
。通常建议使用默认值。若要启用选项调优（
LLVMParam
和ProgramParam
），需要为 llvm-autotune 指定拓展搜索空间，默认的搜索空间不包含预设调优选项。llvm-autotune minimize --search-space usr/lib64/python<version>/site-packages/autotuner/search_space_config/extended_search_space.yamlsite-packages
目录可以通过pip show autotuner
指令找到。-fautotune
：使用
autotune_datadir
下的编译器配置进行调优编译（此默认目录可由环境变量AUTOTUNE_DATADIR
改写）。通常在调优迭代过程中，
llvm-autotune minimize/maximize/feedback
命令之后使用。
点击原文进入查看 BiSheng-Autotuner 文档
