SYSTEM ZUM ANALYSIEREN UND VERBESSERN VON SOFTWARE AUF DER BASIS VON GRAPH ATTENTION NETZEN

    公开(公告)号:DE102020132716A1

    公开(公告)日:2021-12-30

    申请号:DE102020132716

    申请日:2020-12-09

    Applicant: INTEL CORP

    Abstract: Systeme, Vorrichtungen und Verfahren können eine Technologie vorsehen, welche einen Abhängigkeitsgraphen basierend auf einer Vielzahl von Zwischendarstellungs (Intermediate Representation, IR)-Codeanweisungen, die einem kompilierten Programmcode zugeordnet sind, erzeugt, einen Satz von Graph-Einbettungsvektoren basierend auf der Vielzahl von IR-Codeanweisungen erzeugt und über ein neuronales Netz entweder eine Analyse des kompilierten Programmcodes oder eine Verbesserung des Programmcodes basierend auf dem Abhängigkeitsgraphen und dem Satz von Graph-Einbettungsvektoren bestimmt. Die Technologie kann ein neuronales Graph Attention Netz vorsehen, welches einen rekurrenten Block und wenigstens eine aufgabenspezifische Schicht des neuronalen Netzes aufweist, wobei der rekurrente Block eine Graph Attention Schicht und eine Übergangsfunktion aufweist. Die Technologie kann außerdem dynamisches positionsweises Rekurrenz-Halting anwenden, um eine Anzahl wiederkehrender Schritte für jede Position in dem rekurrenten Block basierend auf adaptiver Berechnungszeit zu bestimmen.

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