論文の概要: A Reinforcement Learning Environment for Automatic Code Optimization in the MLIR Compiler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11068v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 10:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:05:36.316569
• Title: A Reinforcement Learning Environment for Automatic Code Optimization in the MLIR Compiler
• Title（参考訳）: MLIRコンパイラにおけるコード最適化のための強化学習環境
• Authors: Nazim Bendib, Iheb Nassim Aouadj, Riyadh Baghdadi,
• Abstract要約: 本稿では,MLIRコンパイラ研究の促進を目的とした,MLIRコンパイラの最初のRL環境について紹介する。 また、より単純なアクション部分空間の積として作用空間の新たな定式化を提案し、より効率的かつ効率的な最適化を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10923877073891444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code optimization is a crucial task aimed at enhancing code performance. However, this process is often tedious and complex, highlighting the necessity for automatic code optimization techniques. Reinforcement Learning (RL), a machine learning technique, has emerged as a promising approach for tackling such complex optimization problems. In this project, we introduce the first RL environment for the MLIR compiler, dedicated to facilitating MLIR compiler research, and enabling automatic code optimization using Multi-Action Reinforcement Learning. We also propose a novel formulation of the action space as a Cartesian product of simpler action subspaces, enabling more efficient and effective optimizations. Experimental results demonstrate that our proposed environment allows for an effective optimization of MLIR operations, and yields comparable performance to TensorFlow, surpassing it in multiple cases, highlighting the potential of RL-based optimization in compiler frameworks.
• Abstract（参考訳）: コード最適化は、コードパフォーマンスの向上を目的とした重要なタスクである。 しかし、このプロセスは面倒で複雑であり、自動コード最適化技術の必要性を強調している。 機械学習技術である強化学習(RL)は、そのような複雑な最適化問題に対処するための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,MLIRコンパイラ研究の促進を目的とした,MLIRコンパイラの最初のRL環境について紹介する。 また、より単純な作用部分空間のカルテシアン積として作用空間の新たな定式化を提案し、より効率的かつ効率的な最適化を可能にした。 実験の結果,提案した環境はMLIR操作を効果的に最適化することができ,TensorFlowに匹敵する性能を示し,コンパイラフレームワークにおけるRLベースの最適化の可能性を強調した。

関連論文リスト

• Improving Existing Optimization Algorithms with LLMs [0.9668407688201361]
  本稿では,Large Language Models (LLM) が既存の最適化アルゴリズムをどのように拡張するかを検討する。 事前学習した知識を用いて、革新的なバリエーションと実装戦略を提案する能力を示す。 以上の結果から, GPT-4oによる代替案はCMSAのエキスパート設計よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T10:58:57Z)
• Optimizing Code Runtime Performance through Context-Aware Retrieval-Augmented Generation [8.574686422653345]
  AutoはGPT-4oよりも実行効率が7.3%向上した。 本研究では、LLMが最適化されたコードを自動的に生成できるようにすることにより、そのギャップを埋めるためのコンテキスト内学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T04:00:35Z)
• LLM-based Optimization of Compound AI Systems: A Survey [64.39860384538338]
  複合AIシステムでは、LLMコール、レトリバー、コードインタプリタ、ツールなどのコンポーネントが相互接続される。 近年の進歩により, LLM を用いたパラメータのエンドツーエンド最適化が可能となった。 本稿では,複合AIシステムのLCMに基づく最適化の原理と動向について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:06:25Z)
• A Problem-Oriented Perspective and Anchor Verification for Code Optimization [43.28045750932116]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なプログラミングタスクを解く際、顕著な能力を示している。 本稿では,LLMが最小実行時間に最適化する能力について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T16:10:10Z)
• Primitive Agentic First-Order Optimization [0.0]
  本研究では,一階強化学習として,原始状態表現とエージェント環境相互作用を組み合わせた概念実証研究を提案する。 その結果,RLに基づく最適化では,基本的RL法と簡潔な部分的状態表現を組み合わせることで,複雑性の管理を最適化できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T11:13:38Z)
• LLM as a Complementary Optimizer to Gradient Descent: A Case Study in Prompt Tuning [69.95292905263393]
  グラデーションベースとハイレベルなLLMは、協調最適化フレームワークを効果的に組み合わせることができることを示す。 本稿では,これらを相互に補完し,組み合わせた最適化フレームワークを効果的に連携させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T06:24:14Z)
• CompilerDream: Learning a Compiler World Model for General Code Optimization [58.87557583347996]
  汎用コード最適化のためのモデルベース強化学習手法であるCompilerDreamを紹介する。 最適化パスの固有の特性を正確にシミュレートするコンパイラの世界モデルと、このモデルで訓練されたエージェントから、効率的な最適化戦略を生成する。 さまざまなデータセットを網羅し、LLVMのビルトイン最適化や、値予測とエンドツーエンドコード最適化の両方の設定における最先端メソッドを超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T09:20:33Z)
• Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark [166.40879020706151]
  本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。 従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。 本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T14:08:48Z)
• An Empirical Evaluation of Zeroth-Order Optimization Methods on AI-driven Molecule Optimization [78.36413169647408]
  分子目的を最適化するための様々なZO最適化手法の有効性について検討する。 ZO符号に基づく勾配降下(ZO-signGD)の利点を示す。 本稿では,Guurcamol スイートから広く使用されているベンチマークタスクに対して,ZO 最適化手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T01:58:10Z)
• Multi-Objective Hyperparameter Optimization in Machine Learning -- An Overview [10.081056751778712]
  本稿では,多目的ハイパーパラメータ最適化の基礎を導入し,応用MLにおけるその有用性を動機づける。 進化的アルゴリズムの領域とベイズ最適化の両方から、既存の最適化戦略を広範囲に調査する。 動作条件,予測時間,スパースネス,フェアネス,解釈可能性,ロバストネスなどの目的を考慮し,複数の特定のMLアプリケーションにおけるMOOの有用性を解説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T10:23:19Z)
• Learning to Superoptimize Real-world Programs [79.4140991035247]
  本稿では,ニューラルシークエンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,実世界のプログラムを最適化するフレームワークを提案する。 我々は、x86-64アセンブリでオープンソースプロジェクトから抽出された25万以上の実世界の関数からなるデータセットであるBig Assemblyベンチマークを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T05:33:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。