論文の概要: Unicorn: Reasoning about Configurable System Performance through the
lens of Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08413v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 19:16:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-24 22:30:43.861618
- Title: Unicorn: Reasoning about Configurable System Performance through the
lens of Causality
- Title(参考訳): Unicorn: 因果レンズによる構成可能なシステムパフォーマンスについて
- Authors: Md Shahriar Iqbal, Rahul Krishna, Mohammad Ali Javidian, Baishakhi
Ray, Pooyan Jamshidi
- Abstract要約: ソフトウェア-ハードウェアスタック間の構成オプション間の複雑なインタラクションをキャプチャするUnicornと呼ばれる新しい手法を提案する。
実験の結果、Unicornは最先端のパフォーマンス最適化とデバッグメソッドよりも優れていた。
既存の手法とは異なり、学習した因果性能モデルは、新しい環境のパフォーマンスを確実に予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.877523121932114
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern computer systems are highly configurable, with the variability space
sometimes larger than the number of atoms in the universe. Understanding and
reasoning about the performance behavior of highly configurable systems, due to
a vast variability space, is challenging. State-of-the-art methods for
performance modeling and analyses rely on predictive machine learning models,
therefore, they become (i) unreliable in unseen environments (e.g., different
hardware, workloads), and (ii) produce incorrect explanations. To this end, we
propose a new method, called Unicorn, which (a) captures intricate interactions
between configuration options across the software-hardware stack and (b)
describes how such interactions impact performance variations via causal
inference. We evaluated Unicorn on six highly configurable systems, including
three on-device machine learning systems, a video encoder, a database
management system, and a data analytics pipeline. The experimental results
indicate that Unicorn outperforms state-of-the-art performance optimization and
debugging methods. Furthermore, unlike the existing methods, the learned causal
performance models reliably predict performance for new environments.
- Abstract(参考訳): 現代のコンピュータシステムは高度に構成可能であり、時として宇宙の原子の数よりも可変性空間が大きくなる。
巨大な可変性空間のため、高度に構成可能なシステムの性能挙動の理解と推論は困難である。
予測型機械学習モデルに依拠するパフォーマンスモデリングと解析の最先端手法
(i) 目に見えない環境(例えば、異なるハードウェア、ワークロード)、そして
(ii)不正確な説明をする。
そこで我々はUnicornと呼ばれる新しい手法を提案する。
a) ソフトウェア-ハードウェアスタック間の設定オプション間の複雑なインタラクションをキャプチャし、
b)このような相互作用が因果推論による性能変動に与える影響について述べる。
我々はunicornを,デバイス上の3つの機械学習システム,ビデオエンコーダ,データベース管理システム,データ分析パイプラインを含む,高度に構成可能な6つのシステムで評価した。
実験の結果、unicornは最先端のパフォーマンス最適化とデバッグメソッドよりも優れていた。
さらに,既存の手法とは異なり,学習した因果的性能モデルは,新たな環境における性能を確実に予測する。
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