論文の概要: A Reinforcement Learning Environment for Polyhedral Optimizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13732v2
• Date: Thu, 29 Apr 2021 08:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 10:27:36.256669
• Title: A Reinforcement Learning Environment for Polyhedral Optimizations
• Title（参考訳）: 多面的最適化のための強化学習環境
• Authors: Alexander Brauckmann, Andr\'es Goens, Jeronimo Castrillon
• Abstract要約: マルコフ決定過程(MDP)として多面体モデルにおける法的変換空間の形状に依存しない定式化を提案する。 変換を使う代わりに、定式化は可能なスケジュールの抽象空間に基づいている。 我々の総合的MDP定式化は、強化学習を用いて幅広いループで最適化ポリシーを学習することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The polyhedral model allows a structured way of defining semantics-preserving transformations to improve the performance of a large class of loops. Finding profitable points in this space is a hard problem which is usually approached by heuristics that generalize from domain-expert knowledge. Existing problem formulations in state-of-the-art heuristics depend on the shape of particular loops, making it hard to leverage generic and more powerful optimization techniques from the machine learning domain. In this paper, we propose PolyGym, a shape-agnostic formulation for the space of legal transformations in the polyhedral model as a Markov Decision Process (MDP). Instead of using transformations, the formulation is based on an abstract space of possible schedules. In this formulation, states model partial schedules, which are constructed by actions that are reusable across different loops. With a simple heuristic to traverse the space, we demonstrate that our formulation is powerful enough to match and outperform state-of-the-art heuristics. On the Polybench benchmark suite, we found transformations that led to a speedup of 3.39x over LLVM O3, which is 1.83x better than the speedup achieved by ISL. Our generic MDP formulation enables using reinforcement learning to learn optimization policies over a wide range of loops. This also contributes to the emerging field of machine learning in compilers, as it exposes a novel problem formulation that can push the limits of existing methods.
• Abstract（参考訳）: 多面体モデルは、セマンティクス保存変換を定義する構造化方法を可能にし、ループの大規模なクラスのパフォーマンスを向上させる。 この空間の利益点を見つけることは、通常、ドメインエキスパート知識から一般化するヒューリスティックスによってアプローチされる難しい問題である。 最先端のヒューリスティックにおける既存の問題の定式化は、特定のループの形状に依存するため、機械学習領域からの汎用的で強力な最適化技術を活用することは困難である。 本稿では,多面体モデルにおける正則変換空間をマルコフ決定過程(mdp)として定式化した多面体であるpolygymを提案する。 変換を使う代わりに、定式化は可能なスケジュールの抽象空間に基づいている。 この定式化では、状態は部分スケジュールをモデル化し、異なるループにわたって再利用可能なアクションによって構成される。 空間を横切るための単純なヒューリスティックでは、我々の定式化が最先端のヒューリスティックに適合し、性能を上回るほど強力であることを示す。 Polybenchベンチマークスイートでは、LLVM O3よりも3.39倍のスピードアップを実現した変換が見つかりました。 我々の汎用MDP定式化は、強化学習を用いて幅広いループで最適化ポリシーを学習することを可能にする。 これはまた、既存のメソッドの限界を押し上げることができる新しい問題定式化を公開するため、コンパイラにおける機械学習の新興分野にも寄与する。

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