論文の概要: CoMEt: x86 Cost Model Explanation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06836v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 05:20:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 16:19:57.912045
• Title: CoMEt: x86 Cost Model Explanation Framework
• Title（参考訳）: CoMEt: x86コストモデル説明フレームワーク
• Authors: Isha Chaudhary, Alex Renda, Charith Mendis, Gagandeep Singh
• Abstract要約: 本稿では,MLに基づくコストモデルによるスループット予測について,忠実で直感的な説明を得るための最初の手法を提案する。 我々は、最先端のMLベースのコストモデルであるIthemalの説明と、手作りで正確な分析モデルであるuiCAの説明を比較した。 実験の結果,Ithemal と uiCA の相似性は予測値の相似性が高いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.783535825165001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ML-based program cost models have been shown to yield highly accurate predictions. They have the capability to replace heavily-engineered analytical program cost models in mainstream compilers, but their black-box nature discourages their adoption. In this work, we propose the first method for obtaining faithful and intuitive explanations for the throughput predictions made by ML-based cost models. We demonstrate our explanations for the state-of-the-art ML-based cost model, Ithemal. We compare the explanations for Ithemal with the explanations for a hand-crafted, accurate analytical model, uiCA. Our empirical findings show that high similarity between explanations for Ithemal and uiCA usually corresponds to high similarity between their predictions.
• Abstract（参考訳）: MLベースのプログラムコストモデルは、非常に正確な予測をもたらすことが示されている。 彼らはメインストリームのコンパイラーで、高度に設計された分析プログラムコストモデルを置き換える能力を持っているが、ブラックボックスの性質は採用を妨げている。 本研究では,MLに基づくコストモデルによるスループット予測について,忠実で直感的な説明を得るための最初の手法を提案する。 我々は最先端のMLベースのコストモデルであるIthemalについて説明する。 我々はIthemalの説明と手作りの正確な分析モデルuiCAの説明を比較した。 実験の結果,ithemal と uica の説明の類似度が高く,予測値の類似度が高いことがわかった。

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