Fugu-MT 論文翻訳(概要): GEVO-ML: Optimizing Machine Learning Code with Evolutionary Computation

論文の概要: GEVO-ML: Optimizing Machine Learning Code with Evolutionary Computation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10211v1
Date: Mon, 16 Oct 2023 09:24:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 15:29:10.256349
Title: GEVO-ML: Optimizing Machine Learning Code with Evolutionary Computation
Title（参考訳）: GEVO-ML:進化計算による機械学習コードの最適化
Authors: Jhe-Yu Liou, Stephanie Forrest, Carole-Jean Wu
Abstract要約: GEVO-MLは、最適化の機会を発見し、機械学習カーネルのパフォーマンスをチューニングするためのツールである。モデルトレーニングと予測の両方のために、GEVO-MLを2つの異なるMLワークロードでデモする。 GEVO-MLはこれらのモデルに大きな改善を加え、モデル精度が2%の緩和で90.43%の性能向上を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.525197444717069
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Parallel accelerators, such as GPUs, are key enablers for large-scale Machine Learning (ML) applications. However, ML model developers often lack detailed knowledge of the underlying system architectures, while system programmers usually do not have a high-level understanding of the ML model that runs on the specific system. To mitigate this gap between two relevant aspects of domain knowledge, this paper proposes GEVO-ML, a tool for automatically discovering optimization opportunities and tuning the performance of ML kernels, where the model and training/prediction processes are uniformly represented in a single intermediate language, the Multiple-Layer Intermediate Representation (MLIR). GEVO-ML uses multi-objective evolutionary search to find edits (mutations) to MLIR code that ultimately runs on GPUs, improving performance on desired criteria while retaining required functionality. We demonstrate GEVO-ML on two different ML workloads for both model training and prediction. GEVO-ML finds significant Pareto improvements for these models, achieving 90.43% performance improvement when model accuracy is relaxed by 2%, from 91.2% to 89.3%. For the training workloads, GEVO-ML finds a 4.88% improvement in model accuracy, from 91% to 96%, without sacrificing training or testing speed. Our analysis of key GEVO-ML mutations reveals diverse code modifications, while might be foreign to human developers, achieving similar effects with how human developers improve model design, for example, by changing learning rates or pruning non-essential layer parameters.
Abstract（参考訳）: GPUのような並列アクセラレータは、大規模機械学習(ML)アプリケーションにとって重要な実現手段である。しかしながら、MLモデル開発者は基盤となるシステムアーキテクチャに関する詳細な知識を欠くことが多いが、システムプログラマは通常、特定のシステム上で実行されるMLモデルの高レベルな理解を持っていない。本稿では,この2つのドメイン知識のギャップを軽減するために,モデルとトレーニング/予測プロセスが単一の中間言語であるMLIR(Multiple-Layer Intermediate Representation)で一様に表現されるような,最適化機会の自動検出とMLカーネルの性能調整を行うツールであるGEVO-MLを提案する。 GEVO-MLは、マルチオブジェクト進化的検索を使用して、最終的にGPU上で動作するMLIRコードへの編集(変更)を見つけ、必要な機能を維持しながら、所望の基準でのパフォーマンスを向上させる。モデルトレーニングと予測の両方のために、GEVO-MLを2つの異なるMLワークロードでデモする。 GEVO-MLはこれらのモデルでパレートが大幅に改善され、モデル精度が91.2%から89.3%に落ち着くと90.43%の性能向上を達成した。 gevo-mlはトレーニングやテストのスピードを犠牲にすることなく、モデルの精度が91%から96%に4.88%向上している。 GEVO-MLの鍵となる突然変異を解析した結果、人間の開発者とは異なっており、例えば学習率の変更や非必須層パラメータの抽出などによって、人間の開発者がモデル設計を改善する方法に類似した効果が得られた。

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