論文の概要: Deep Data Flow Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01470v1
• Date: Sat, 21 Nov 2020 03:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 23:42:31.230779
• Title: Deep Data Flow Analysis
• Title（参考訳）: 深部データフロー解析
• Authors: Chris Cummins, Hugh Leather, Zacharias Fisches, Tal Ben-Nun, Torsten Hoefler, Michael O'Boyle
• Abstract要約: ProGraMLは、ディープラーニングのためのプログラム全体のセマンティクスのポータブル表現である。 コンパイラ解析のための現在および将来の学習手法をベンチマークする。 本稿では, ProGraMLを用いて, ダウンストリームコンパイラ最適化タスクにおいて, 標準解析を学習し, 性能を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.583644439728895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compiler architects increasingly look to machine learning when building heuristics for compiler optimization. The promise of automatic heuristic design, freeing the compiler engineer from the complex interactions of program, architecture, and other optimizations, is alluring. However, most machine learning methods cannot replicate even the simplest of the abstract interpretations of data flow analysis that are critical to making good optimization decisions. This must change for machine learning to become the dominant technology in compiler heuristics. To this end, we propose ProGraML - Program Graphs for Machine Learning - a language-independent, portable representation of whole-program semantics for deep learning. To benchmark current and future learning techniques for compiler analyses we introduce an open dataset of 461k Intermediate Representation (IR) files for LLVM, covering five source programming languages, and 15.4M corresponding data flow results. We formulate data flow analysis as an MPNN and show that, using ProGraML, standard analyses can be learned, yielding improved performance on downstream compiler optimization tasks.
• Abstract（参考訳）: コンパイラ最適化のためのヒューリスティックを構築する際に、コンパイラアーキテクトはますます機械学習に目を向けるようになる。 プログラム、アーキテクチャ、その他の最適化の複雑な相互作用からコンパイラエンジニアを解放する自動ヒューリスティック設計の約束は順調である。 しかし、ほとんどの機械学習手法は、適切な最適化決定を行うのに不可欠なデータフロー分析の抽象解釈の最も単純な部分さえ再現できない。 機械学習がコンパイラヒューリスティックにおいて支配的な技術になるためには、この方法を変える必要がある。 この目的のために,ディープラーニングのための言語に依存しない,プログラム全体のセマンティクスのポータブル表現であるProGraML - Program Graphs for Machine Learningを提案する。 コンパイラ解析のための現在および将来の学習技術をベンチマークするために、5つのソースプログラミング言語と15.4mのデータフロー結果をカバーする、llvm用の461k中間表現(ir)ファイルのオープンデータセットを紹介する。 データフロー解析をmpnnとして定式化し,プログラムを用いて標準解析を学習し,下流コンパイラ最適化タスクの性能向上を実現することを示す。

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