論文の概要: AutoParLLM: GNN-guided Context Generation for Zero-Shot Code Parallelization using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04047v3
• Date: Wed, 19 Feb 2025 04:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.575949
• Title: AutoParLLM: GNN-guided Context Generation for Zero-Shot Code Parallelization using LLMs
• Title（参考訳）: AutoParLLM:LLMを用いたゼロショット符号並列化のためのGNN誘導コンテキスト生成
• Authors: Quazi Ishtiaque Mahmud, Ali TehraniJamsaz, Hung Phan, Le Chen, Mihai Capotă, Theodore Willke, Nesreen K. Ahmed, Ali Jannesari,
• Abstract要約: 我々の研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)からのガイダンスを用いて、効率的な並列コードを生成する新しい方法である ourtool を提案する。 ourtool xspace は最先端の LLM を NAS で19.9%、Rodinia ベンチマークで6.48% 改善し、並列コード生成のタスクに CodeBERTScore を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.648304988994369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-Context Learning (ICL) has been shown to be a powerful technique to augment the capabilities of LLMs for a diverse range of tasks. This work proposes \ourtool, a novel way to generate context using guidance from graph neural networks (GNNs) to generate efficient parallel codes. We evaluate \ourtool \xspace{} on $12$ applications from two well-known benchmark suites of parallel codes: NAS Parallel Benchmark and Rodinia Benchmark. Our results show that \ourtool \xspace{} improves the state-of-the-art LLMs (e.g., GPT-4) by 19.9\% in NAS and 6.48\% in Rodinia benchmark in terms of CodeBERTScore for the task of parallel code generation. Moreover, \ourtool \xspace{} improves the ability of the most powerful LLM to date, GPT-4, by achieving $\approx$17\% (on NAS benchmark) and $\approx$16\% (on Rodinia benchmark) better speedup. In addition, we propose \ourscore \xspace{} for evaluating the quality of the parallel code and show its effectiveness in evaluating parallel codes. \ourtool \xspace is available at https://github.com/quazirafi/AutoParLLM.git.
• Abstract（参考訳）: In-Context Learning (ICL)は、多様なタスクに対してLLMの能力を増強する強力なテクニックであることが示されている。 この研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)からのガイダンスを使ってコンテキストを生成し、効率的な並列コードを生成する新しい方法である \ourtool を提案する。 NAS Parallel Benchmark と Rodinia Benchmark の2つのベンチマークスイートから,12ドルのアプリケーションに対して \ourtool \xspace{} を評価した。 この結果から, 並列コード生成タスクにおける CodeBERTScore を用いて, NAS の 19.9 % と Rodinia の 6.48 % で, 最先端の LLM (e g , GPT-4) を改良した。 さらに、$\approx$17\%(NASベンチマークでは)と$\approx$16\%(ロジニアベンチマークでは)の高速化によって、これまでで最も強力なLCMであるGPT-4の能力を向上する。 さらに、並列コードの品質を評価するための \ourscore \xspace{} を提案し、並列コードの評価の有効性を示す。 \ourtool \xspaceはhttps://github.com/quazirafi/AutoParLLM.gitで入手できる。

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