論文の概要: Learning to Superoptimize Real-world Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13498v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 05:33:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:53:11.774619
• Title: Learning to Superoptimize Real-world Programs
• Title（参考訳）: 実世界のプログラムを最適化する学習
• Authors: Alex Shypula, Pengcheng Yin, Jeremy Lacomis, Claire Le Goues, Edward Schwartz, Graham Neubig
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルシークエンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,実世界のプログラムを最適化するフレームワークを提案する。 我々は、x86-64アセンブリでオープンソースプロジェクトから抽出された25万以上の実世界の関数からなるデータセットであるBig Assemblyベンチマークを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.4140991035247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Program optimization is the process of modifying software to execute more efficiently. Because finding the optimal program is generally undecidable, modern compilers usually resort to expert-written heuristic optimizations. In contrast, superoptimizers attempt to find the optimal program by employing significantly more expensive search and constraint solving techniques. Generally, these methods do not scale well to programs in real development scenarios, and as a result superoptimization has largely been confined to small-scale, domain-specific, and/or synthetic program benchmarks. In this paper, we propose a framework to learn to superoptimize real-world programs by using neural sequence-to-sequence models. We introduce the Big Assembly benchmark, a dataset consisting of over 25K real-world functions mined from open-source projects in x86-64 assembly, which enables experimentation on large-scale optimization of real-world programs. We propose an approach, Self Imitation Learning for Optimization (SILO) that is easy to implement and outperforms a standard policy gradient learning approach on our Big Assembly benchmark. Our method, SILO, superoptimizes programs an expected 6.2% of our test set when compared with the gcc version 10.3 compiler's aggressive optimization level -O3. We also report that SILO's rate of superoptimization on our test set is over five times that of a standard policy gradient approach and a model pre-trained on compiler optimization demonstration.
• Abstract（参考訳）: プログラム最適化は、より効率的に実行するソフトウェアを修正するプロセスである。 最適なプログラムを見つけることは一般的に決定不可能であるため、現代のコンパイラは通常、専門家によるヒューリスティックな最適化に頼っている。 対照的に、超最適化器はより高価な探索法と制約解法を駆使して最適なプログラムを見つけようとする。 一般に、これらの手法は実際の開発シナリオにおいてプログラムにうまくスケールしないため、結果としてスーパー最適化は主に小規模、ドメイン固有、および/または合成プログラムベンチマークに限られている。 本稿では,ニューラルシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて,実世界のプログラムを超最適化するフレームワークを提案する。 我々は,x86-64アセンブリのオープンソースプロジェクトから抽出された25万以上の実世界の関数からなるデータセットであるBig Assemblyベンチマークを紹介した。 本稿では,最適化のための自己模倣学習(SILO)を提案する。この手法は,我々のBig Assemblyベンチマークにおいて,標準方針勾配学習アプローチの実装と性能を向上する。 SILOは、gccバージョン10.3コンパイラのアグレッシブな最適化レベル-O3と比較して、テストセットの6.2%をプログラムに最適化する。 また,テストセット上でのSILOの過最適化率は,標準ポリシー勾配手法の5倍以上であり,コンパイラ最適化の実証で事前訓練されたモデルであることが報告された。

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