論文の概要: PERFOGRAPH: A Numerical Aware Program Graph Representation for
Performance Optimization and Program Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00210v1
- Date: Wed, 31 May 2023 21:59:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 19:07:59.493338
- Title: PERFOGRAPH: A Numerical Aware Program Graph Representation for
Performance Optimization and Program Analysis
- Title（参考訳）: PERFOGRAPH:パフォーマンス最適化とプログラム解析のための数値認識プログラムグラフ表現
- Authors: Ali TehraniJamsaz, Quazi Ishtiaque Mahmud, Le Chen, Nasreen K. Ahmed,
Ali Jannesari
- Abstract要約: 最新の機械学習メソッドを採用する上で重要な課題は、プログラミング言語の表現である。
PERFOGRAPHと呼ばれる新しいグラフベースのプログラム表現を提案する。
PerFOGRAPHは、新しいノードとエッジを導入することで、数値情報と複合データ構造をキャプチャすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.189955933770711
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The remarkable growth and significant success of machine learning have
expanded its applications into programming languages and program analysis.
However, a key challenge in adopting the latest machine learning methods is the
representation of programming languages, which directly impacts the ability of
machine learning methods to reason about programs. The absence of numerical
awareness, composite data structure information, and improper way of presenting
variables in previous representation works have limited their performances. To
overcome the limitations and challenges of current program representations, we
propose a novel graph-based program representation called PERFOGRAPH.
PERFOGRAPH can capture numerical information and the composite data structure
by introducing new nodes and edges. Furthermore, we propose an adapted
embedding method to incorporate numerical awareness. These enhancements make
PERFOGRAPH a highly flexible and scalable representation that can effectively
capture program intricate dependencies and semantics. Consequently, it serves
as a powerful tool for various applications such as program analysis,
performance optimization, and parallelism discovery. Our experimental results
demonstrate that PERFOGRAPH outperforms existing representations and sets new
state-of-the-art results by reducing the error rate by 7.4% (AMD dataset) and
10% (NVIDIA dataset) in the well-known Device Mapping challenge. It also sets
new state-of-the-art results in various performance optimization tasks like
Parallelism Discovery and Numa and Prefetchers Configuration prediction.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の顕著な成長と大きな成功は、その応用をプログラミング言語やプログラム分析に拡張した。
しかし、最新の機械学習メソッドを採用する上で重要な課題はプログラミング言語の表現であり、プログラムを推論する機械学習メソッドの能力に直接影響を及ぼす。
数値認識の欠如、複合データ構造情報、以前の表現作業における変数の提示方法の不適切さは、その性能を制限している。
現行のプログラム表現の限界と課題を克服するために,新しいグラフベースのプログラム表現であるperfographを提案する。
perfographは、新しいノードとエッジを導入することで、数値情報と複合データ構造をキャプチャできる。
さらに,数値認識を組み込んだ組込み手法を提案する。
これらの拡張によりPERFOGRAPHは、プログラムの複雑な依存関係とセマンティクスを効果的にキャプチャできる、柔軟でスケーラブルな表現になる。
その結果、プログラム分析、性能最適化、並列性発見といった様々なアプリケーションのための強力なツールとして機能する。
実験の結果,よく知られたデバイスマッピングチャレンジでは,エラーレートを7.4% (amdデータセット) と10% (nvidiaデータセット) 削減することで,既存の表現を上回り,新たな最先端結果を設定することができた。
また、並列性の発見やnuma、prefetchersの設定予測など、さまざまなパフォーマンス最適化タスクに最先端の結果を新たに設定する。
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