論文の概要: GRAPHSPY: Fused Program Semantic-Level Embedding via Graph Neural Networks for Dead Store Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09501v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 19:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 04:48:43.908734
• Title: GRAPHSPY: Fused Program Semantic-Level Embedding via Graph Neural Networks for Dead Store Detection
• Title（参考訳）: graphspy: デッドストア検出のためのグラフニューラルネットワークによるプログラムセマンティクスレベルの埋め込み
• Authors: Yixin Guo, Pengcheng Li, Yingwei Luo, Xiaolin Wang, Zhenlin Wang
• Abstract要約: 低オーバーヘッドで不必要なメモリ操作をインテリジェントに識別するための学習精度の高いアプローチを提案する。 プログラムセマンティクスの抽出にいくつかの有意なグラフニューラルネットワークモデルを適用することにより,新しいハイブリッドなプログラム埋め込み手法を提案する。 その結果、我々のモデルは精度の90%を達成でき、最先端ツールのオーバーヘッドの半分程度しか発生しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.82596017481926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Production software oftentimes suffers from the issue of performance inefficiencies caused by inappropriate use of data structures, programming abstractions, and conservative compiler optimizations. It is desirable to avoid unnecessary memory operations. However, existing works often use a whole-program fine-grained monitoring method with incredibly high overhead. To this end, we propose a learning-aided approach to identify unnecessary memory operations intelligently with low overhead. By applying several prevalent graph neural network models to extract program semantics with respect to program structure, execution order and dynamic states, we present a novel, hybrid program embedding approach so that to derive unnecessary memory operations through the embedding. We train our model with tens of thousands of samples acquired from a set of real-world benchmarks. Results show that our model achieves 90% of accuracy and incurs only around a half of time overhead of the state-of-art tool.
• Abstract（参考訳）: プロダクションソフトウェアはしばしば、データ構造、プログラミングの抽象化、保守的なコンパイラ最適化の不適切な使用によって生じるパフォーマンス上の非効率の問題に悩まされる。 不要なメモリ操作を避けることが望ましい。 しかし、既存の作業では、非常に高いオーバーヘッドでプログラム全体をきめ細かな監視方法を使用することが多い。 そこで本稿では,低オーバーヘッドで不必要なメモリ操作をインテリジェントに識別する学習支援手法を提案する。 プログラム構造,実行順序,動的状態に関するプログラムセマンティクスを抽出するために,いくつかの有意なグラフニューラルネットワークモデルを適用することにより,組込みによる不要なメモリ操作を導出する,新しいハイブリッドなプログラム埋め込み手法を提案する。 私たちは、実世界のベンチマークから取得した数万のサンプルでモデルをトレーニングします。 その結果,本モデルは90%の精度を達成でき,最先端ツールのオーバーヘッドの約半分しか発生しないことがわかった。

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