调度语言发展历程：过去、现在与未来

《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization》：Scheduling Language Chronology: Past, Present, and Future

编译器调度语言的发展历程与未来展望，涵盖自调优库、迭代编译到领域特定语言（如Halide、TVM）的技术演进，强调通过调度语言实现性能优化、硬件适配及自动化探索。

　　在现代计算机科学领域，编译器和代码生成技术的发展一直是提升程序性能的重要手段。随着硬件架构的多样化和计算需求的复杂化，编译器的优化过程逐渐从传统的静态规则演进为一种更为灵活的调度语言机制。调度语言允许编译器或代码生成器以更结构化的方式表达一系列优化操作，为编译器的探索能力提供了更强大的接口。本文旨在探讨调度语言的历史演变、当前状态及未来发展方向，强调其在高性能计算中的关键作用，并指出当前存在的问题以及未来改进的方向。

在过去的几十年中，编译器的优化策略主要依赖于启发式规则和固定算法，这在面对复杂的现代架构时显得力不从心。因此，研究者开始探索一种新的方法，即通过调度语言来表达优化策略，使编译器能够更有效地适应不同的硬件环境。这些调度语言的出现，标志着编译器技术的一次重要转型，它们不仅提高了代码的性能，还增强了编译器的可扩展性和灵活性。

在过去的阶段（1997-2012），调度语言主要用于特定领域的优化，例如科学计算和嵌入式系统。这些早期的调度语言通常以库的形式存在，例如PhiPAC、ATLAS和FFTW，它们通过自动调整参数来优化性能。这些系统的核心理念是利用编译器的内部算法来探索可能的优化路径，并根据硬件特性和输入数据的特性选择最优的实现方案。然而，这些方法的局限性在于它们主要针对特定的计算任务，缺乏通用性和可移植性。

进入2013年至2023年的现在阶段，调度语言的应用范围逐渐扩大，特别是在领域特定语言（DSL）的背景下。Halide成为这一阶段的代表性系统，它通过将算法表达与优化策略分离，使得编译器专家和领域专家可以分别处理这两个方面。Halide的调度语言允许用户定义一系列优化操作，这些操作可以是手动的，也可以是通过自动调优生成的。这种方法不仅提高了代码的性能，还促进了代码的可维护性和可扩展性。此外，其他系统如PolyMage和DISTAL也在此阶段得到了发展，它们通过不同的策略和方法，进一步丰富了调度语言的应用场景。

展望未来（2024年及以后），调度语言的发展方向将更加注重提高用户友好性和自动化程度。未来的调度语言不仅要支持更广泛的计算任务，还要能够与不同的硬件架构和运行时环境进行更深入的整合。这包括对数据布局和数据移动的更精细控制，以及与运行时系统（如GPU和FPGA）的更紧密协作。同时，随着机器学习技术的进步，调度语言的优化过程可能会引入更智能的预测模型，以更高效地探索优化空间。

未来的发展还可能包括更高级的抽象层次和更丰富的调度策略。例如，通过引入更高级的抽象，调度语言可以让领域专家直接参与优化过程，而无需深入了解编译器的内部细节。此外，随着编译器基础设施的不断演进，调度语言可能会被更广泛地集成到主流编译器中，如LLVM和MLIR，从而提高其在不同计算平台上的适用性和可移植性。

在当前的调度语言实践中，一个重要的趋势是将调度语言与性能调优相结合。例如，TVM和TeAAL等系统通过调度语言实现对深度学习和张量代数的高效优化。这些系统不仅支持静态的优化策略，还引入了动态的分析和调优机制，使得编译器能够在运行时根据实际情况进行调整。

为了实现更广泛的适用性和更高的性能，未来的调度语言需要在多个方面进行改进。首先，需要提高调度语言的抽象层次，使其更易于领域专家理解和使用。其次，需要引入更丰富的调度策略，以适应不同类型的计算任务和硬件架构。此外，还需要加强调度语言与运行时系统的整合，以便在动态环境中更有效地管理数据布局和数据移动。

总的来说，调度语言的发展历程反映了编译器技术从静态优化到动态探索的转变。从最初的自适应库生成器，到现在的领域特定语言和编译器技术，调度语言已经成为了高性能计算的重要工具。未来，随着技术的不断进步，调度语言有望在更广泛的领域中发挥作用，为编译器和代码生成器提供更强大的优化能力。