論文の概要: Adapting Multi-objectivized Software Configuration Tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04744v1
- Date: Sat, 6 Apr 2024 22:08:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 19:50:28.731252
- Title: Adapting Multi-objectivized Software Configuration Tuning
- Title（参考訳）: 多目的ソフトウェア構成調整への適応
- Authors: Tao Chen, Miqing Li,
- Abstract要約: 本稿では,AdMMOと呼ばれる重み適応手法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、チューニング中に適切なタイミングで重みを適応的に調整し、非支配的な構成のかなりの割合を維持できるようにすることです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.42475226408675
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When tuning software configuration for better performance (e.g., latency or throughput), an important issue that many optimizers face is the presence of local optimum traps, compounded by a highly rugged configuration landscape and expensive measurements. To mitigate these issues, a recent effort has shifted to focus on the level of optimization model (called meta multi-objectivization or MMO) instead of designing better optimizers as in traditional methods. This is done by using an auxiliary performance objective, together with the target performance objective, to help the search jump out of local optima. While effective, MMO needs a fixed weight to balance the two objectives-a parameter that has been found to be crucial as there is a large deviation of the performance between the best and the other settings. However, given the variety of configurable software systems, the "sweet spot" of the weight can vary dramatically in different cases and it is not possible to find the right setting without time-consuming trial and error. In this paper, we seek to overcome this significant shortcoming of MMO by proposing a weight adaptation method, dubbed AdMMO. Our key idea is to adaptively adjust the weight at the right time during tuning, such that a good proportion of the nondominated configurations can be maintained. Moreover, we design a partial duplicate retention mechanism to handle the issue of too many duplicate configurations without losing the rich information provided by the "good" duplicates. Experiments on several real-world systems, objectives, and budgets show that, for 71% of the cases, AdMMO is considerably superior to MMO and a wide range of state-of-the-art optimizers while achieving generally better efficiency with the best speedup between 2.2x and 20x.
- Abstract（参考訳）: より良いパフォーマンス(例えば、レイテンシやスループット)のためにソフトウェア構成をチューニングする場合、多くの最適化者が直面する重要な問題は、高度に頑丈な構成のランドスケープと高価な測定によって構成される、局所的な最適トラップの存在である。
これらの問題を緩和するために、最近の取り組みは、従来の方法のように最適化器を設計するのではなく、最適化モデル(メタ多目的化またはMMOと呼ばれる)のレベルに重点を置いている。
これは、探索が局所最適から飛び出すのを助けるために、補助的な性能目標と目標性能目標を用いて行われる。
有効ではあるが、MMOは2つの目標のバランスをとるために固定的な重みを必要としている。
しかし、様々な構成可能なソフトウェアシステムを考えると、重量の「スイートスポット」は異なるケースで劇的に変化し、試行錯誤なしに適切な設定を見つけることは不可能である。
本稿では,AdMMOと呼ばれる重み適応手法を提案することで,MMOのこの重大な欠点を克服しようとしている。
私たちのキーとなるアイデアは、チューニング中に適切なタイミングで重みを適応的に調整し、非支配的な構成のかなりの割合を維持できるようにすることです。
さらに、「良い」重複によって提供される豊富な情報を失うことなく、重複構成が多すぎる問題に対処する部分的重複保持機構を設計する。
いくつかの実世界のシステム、目的、予算の実験では、AdMMOは71%のケースにおいて、MMOと幅広い最先端のオプティマイザよりもはるかに優れており、最高速度は2.2倍から20倍である。
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