論文の概要: AutoPhase: Juggling HLS Phase Orderings in Random Forests with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00671v2
• Date: Wed, 4 Mar 2020 19:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 06:07:31.824577
• Title: AutoPhase: Juggling HLS Phase Orderings in Random Forests with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: AutoPhase: 深い強化学習を伴うランダム森林におけるHLSフェーズオーダのジャグリング
• Authors: Qijing Huang, Ameer Haj-Ali, William Moses, John Xiang, Ion Stoica, Krste Asanovic, John Wawrzynek
• Abstract要約: AutoPhaseは、プログラムを受け取り、深い強化学習を使用して、実行時間を最小限にするコンパイルパスのシーケンスを見つけるフレームワークである。 本稿では,-O3コンパイラフラグを使用する場合と比較して,AutoPhaseは回路性能を28%向上することを示す。 既存の最先端のソリューションとは異なり、我々の深層強化学習ソリューションは、実際のベンチマークを一般化する有望な結果を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.584552398664737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of the code a compiler generates depends on the order in which it applies the optimization passes. Choosing a good order--often referred to as the phase-ordering problem, is an NP-hard problem. As a result, existing solutions rely on a variety of heuristics. In this paper, we evaluate a new technique to address the phase-ordering problem: deep reinforcement learning. To this end, we implement AutoPhase: a framework that takes a program and uses deep reinforcement learning to find a sequence of compilation passes that minimizes its execution time. Without loss of generality, we construct this framework in the context of the LLVM compiler toolchain and target high-level synthesis programs. We use random forests to quantify the correlation between the effectiveness of a given pass and the program's features. This helps us reduce the search space by avoiding phase orderings that are unlikely to improve the performance of a given program. We compare the performance of AutoPhase to state-of-the-art algorithms that address the phase-ordering problem. In our evaluation, we show that AutoPhase improves circuit performance by 28% when compared to using the -O3 compiler flag, and achieves competitive results compared to the state-of-the-art solutions, while requiring fewer samples. Furthermore, unlike existing state-of-the-art solutions, our deep reinforcement learning solution shows promising result in generalizing to real benchmarks and 12,874 different randomly generated programs, after training on a hundred randomly generated programs.
• Abstract（参考訳）: コンパイラが生成するコードのパフォーマンスは、最適化が通過する順序に依存する。 良い順序を選ぶことは、しばしば位相順序問題と呼ばれるが、NPハード問題である。 その結果、既存のソリューションは様々なヒューリスティックに依存している。 本稿では,位相秩序問題に対処する新しい手法である深層強化学習の評価を行う。 この目的のために、我々はAutoPhaseを実装した。プログラムを受け取り、深い強化学習を使用して、実行時間を最小化するコンパイルパスのシーケンスを見つける。 汎用性を失うことなく、LLVMコンパイラツールチェーンのコンテキストでこのフレームワークを構築し、高レベルな合成プログラムをターゲットにする。 ランダムな森林を用いて、与えられたパスの有効性とプログラムの特徴の相関関係を定量化する。 これにより、与えられたプログラムのパフォーマンスを改善することのできないフェーズ順序を避けることで、検索スペースの削減に役立ちます。 位相順序問題に対処する最先端アルゴリズムとAutoPhaseの性能を比較した。 評価の結果,AutoPhaseは,-O3コンパイラフラグを用いた場合に比べて回路性能を28%向上し,より少ないサンプルを必要としながら,最先端のソリューションと比較して競合的な結果が得られることがわかった。 さらに,既存の最先端ソリューションとは異なり,本ソリューションでは,100個のランダム生成プログラムをトレーニングした結果,実ベンチマークと12,874種類のランダム生成プログラムに一般化する有望な結果を示す。

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