論文の概要: Learning Branch Probabilities in Compiler from Datacenter Workloads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06728v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 12:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 18:08:57.897159
• Title: Learning Branch Probabilities in Compiler from Datacenter Workloads
• Title（参考訳）: データセンタワークロードからのコンパイラの分岐確率の学習
• Authors: Easwaran Raman, Xinliang David Li
• Abstract要約: 機械学習モデルでは,コンパイラと比較して分岐確率が18～50%向上することを示す。 これは、40のベンチマークスイートのうち、最大8.1%がパフォーマンス改善であり、1%がGeomeanの改善であることを意味している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Estimating the probability with which a conditional branch instruction is taken is an important analysis that enables many optimizations in modern compilers. When using Profile Guided Optimizations (PGO), compilers are able to make a good estimation of the branch probabilities. In the absence of profile information, compilers resort to using heuristics for this purpose. In this work, we propose learning branch probabilities from a large corpus of data obtained from datacenter workloads. Using metrics including Root Mean Squared Error, Mean Absolute Error and cross-entropy, we show that the machine learning model improves branch probability estimation by 18-50% in comparison to compiler heuristics. This translates to performance improvement of up to 8.1% on 24 out of a suite of 40 benchmarks with a 1% geomean improvement on the suite. This also results in greater than 1.2% performance improvement in an important search application.
• Abstract（参考訳）: 条件分岐命令が実行される確率を推定することは、現代のコンパイラで多くの最適化を可能にする重要な分析である。 プロファイル誘導最適化(pgo)を使用する場合、コンパイラは分岐確率を適切に推定することができる。 プロファイル情報がない場合、コンパイラはこの目的のためにヒューリスティックを使用する。 本研究では,データセンターのワークロードから得られた大量のデータから分岐確率を学習する手法を提案する。 また,Root Mean Squared Error,Mean Absolute Error,cross-entropyなどのメトリクスを用いて,機械学習モデルにより,コンパイラヒューリスティックスと比較して分岐確率推定が18～50%向上することを示す。 これは40のベンチマークスイートのうち、最大8.1%がパフォーマンス改善であり、1%がジオ平均改善であることを意味する。 これにより、重要な検索アプリケーションのパフォーマンスが1.2%以上向上する。

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