Fugu-MT 論文翻訳(概要): RL4ReAl: Reinforcement Learning for Register Allocation

論文の概要: RL4ReAl: Reinforcement Learning for Register Allocation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02013v1
Date: Tue, 5 Apr 2022 06:30:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-06 15:00:39.539374
Title: RL4ReAl: Reinforcement Learning for Register Allocation
Title（参考訳）: RL4ReAl:レジスタ割り当てのための強化学習
Authors: S. VenkataKeerthy, Siddharth Jain, Rohit Aggarwal, Albert Cohen, Ramakrishna Upadrasta
Abstract要約: 本稿では,多エージェント階層型強化学習を活用したレジスタ配置問題に対する新しい解を提案する。与えられた命令セットアーキテクチャの問題を正確に定義する制約を定式化し、生成したコードが意味的正当性を保持することを保証する。また、トレーニングと推論のためのモジュール的で効率的なコンパイラインターフェースを提供するgRPCベースのフレームワークも開発しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.449909275410288
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel solution for the Register Allocation problem, leveraging multi-agent hierarchical Reinforcement Learning. We formalize the constraints that precisely define the problem for a given instruction-set architecture, while ensuring that the generated code preserves semantic correctness. We also develop a gRPC based framework providing a modular and efficient compiler interface for training and inference. Experimental results match or outperform the LLVM register allocators, targeting Intel x86 and ARM AArch64.
Abstract（参考訳）: マルチエージェント階層強化学習を利用したレジスタ配置問題に対する新しい解を提案する。与えられた命令セットアーキテクチャの問題を正確に定義する制約を定式化し、生成したコードが意味的正当性を保持することを保証する。また、トレーニングと推論のためのモジュール的で効率的なコンパイラインターフェースを提供するgRPCベースのフレームワークも開発しています。実験結果は、intel x86とarm aarch64をターゲットにしたllvmレジスタアロケータに匹敵する。

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