論文の概要: Static Neural Compiler Optimization via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08951v3
• Date: Fri, 16 Oct 2020 11:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:06:23.927950
• Title: Static Neural Compiler Optimization via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習による静的ニューラルネットワーク最適化
• Authors: Rahim Mammadli, Ali Jannesari and Felix Wolf
• Abstract要約: 本稿では,位相整合問題に対する深層強化学習手法を用いる。 LLVMのO3シークエンスを構成するサブシーケンスを用いて、エージェントはトレーニングに使用するソースコードのセット上でO3シークエンスより優れていることを学習する。 我々は、我々のアプローチを用いて訓練されたモデルは、ニューラル最適化エージェントとして現代のコンパイラに統合できると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.458855293397494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The phase-ordering problem of modern compilers has received a lot of attention from the research community over the years, yet remains largely unsolved. Various optimization sequences exposed to the user are manually designed by compiler developers. In designing such a sequence developers have to choose the set of optimization passes, their parameters and ordering within a sequence. Resulting sequences usually fall short of achieving optimal runtime for a given source code and may sometimes even degrade the performance when compared to unoptimized version. In this paper, we employ a deep reinforcement learning approach to the phase-ordering problem. Provided with sub-sequences constituting LLVM's O3 sequence, our agent learns to outperform the O3 sequence on the set of source codes used for training and achieves competitive performance on the validation set, gaining up to 1.32x speedup on previously-unseen programs. Notably, our approach differs from autotuning methods by not depending on one or more test runs of the program for making successful optimization decisions. It has no dependence on any dynamic feature, but only on the statically-attainable intermediate representation of the source code. We believe that the models trained using our approach can be integrated into modern compilers as neural optimization agents, at first to complement, and eventually replace the hand-crafted optimization sequences.
• Abstract（参考訳）: 現代のコンパイラのフェーズオーダリング問題は、長年にわたって研究コミュニティから多くの注目を集めてきたが、ほとんど解決されていない。 ユーザに公開される様々な最適化シーケンスは、コンパイラ開発者が手動で設計する。 このようなシーケンスを設計するには、最適化パスのセット、パラメータ、シーケンス内の順序を選択する必要がある。 結果のシーケンスは通常、与えられたソースコードの最適なランタイムの達成に至らず、最適化されていないバージョンと比較してパフォーマンスが低下することもある。 本稿では,位相順序付け問題に対して,深い強化学習手法を適用する。 LLVMのO3シークエンスを構成するサブシーケンスを用いて,トレーニングに使用するソースコードセット上でO3シークエンスを上回り,検証セット上での競合性能を最大1.32倍に向上させる。 特に我々のアプローチは、最適化決定を成功させるためにプログラムの1つ以上のテスト実行に依存せず、自動チューニング方法とは異なる。 動的機能には依存しないが、静的に許容可能なソースコードの中間表現にのみ依存する。 このアプローチでトレーニングされたモデルは、まずはニューラルネットワーク最適化エージェントとして現代のコンパイラに統合され、最終的には手作りの最適化シーケンスを置き換えることができると考えています。

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