論文の概要: Improving Parallel Program Performance Through DSL-Driven Code Generation with LLM Optimizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15625v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 04:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:38.238865
• Title: Improving Parallel Program Performance Through DSL-Driven Code Generation with LLM Optimizers
• Title（参考訳）: LLMオプティマイザによるDSL駆動コード生成による並列プログラムのパフォーマンス向上
• Authors: Anjiang Wei, Allen Nie, Thiago S. F. X. Teixeira, Rohan Yadav, Wonchan Lee, Ke Wang, Alex Aiken,
• Abstract要約: 計算処理をプロセッサにマッピングし、メモリを割り当てることは、並列プログラミングのパフォーマンスを最大化するために重要である。 これらのマッピング決定は、パフォーマンスエンジニアによって作成されたmapperと呼ばれる特殊な低レベルのシステムコードの開発を通じて管理される。 我々は,近年のLLMに基づくマッパー設計の進歩を生かしたアプローチを提案する。 10分以内で、科学的応用における人間の専門家設計を超えるマッパーを最大1.34倍のスピードアップで自動的に発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.880183350366792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mapping computations to processors and assigning data to memory are critical for maximizing performance in parallel programming. These mapping decisions are managed through the development of specialized low-level system code, called mappers, crafted by performance engineers. Each mapper is tailored to a specific application and optimized for the underlying machine architecture, a process that requires days of refinement and tuning from an expert. Despite advances in system research, automating mapper generation remains a challenge due to the complexity of making millions of decisions to find the optimal solution and generate the solution as code. We introduce an approach that leverages recent advances in LLM-based optimizers for mapper design. In under ten minutes, our method automatically discovers mappers that surpass human expert designs in scientific applications by up to 1.34X speedup. For parallel matrix multiplication algorithms, our mapper achieves up to 1.31X of the expert-designed solution. To achieve this, we simplify the complexity of low-level code generation by introducing a domain-specific language (DSL) that abstracts the low-level system programming details and defines a structured search space for LLMs to explore. To maximize the application performance, we use an LLM optimizer to improve an agentic system that generates the mapper code. As a result, this approach significantly reduces the workload for performance engineers while achieving substantial performance gains across diverse applications. Finally, our results demonstrate the effectiveness of LLM-based optimization in system design and suggest its potential for addressing other complex system challenges.
• Abstract（参考訳）: 並列プログラミングのパフォーマンスを最大化するためには、計算をプロセッサにマッピングし、データをメモリに割り当てることが重要である。 これらのマッピング決定は、パフォーマンスエンジニアによって作成されたmapperと呼ばれる特殊な低レベルのシステムコードの開発を通じて管理される。 各マッパーは特定のアプリケーションに合わせて調整され、基礎となるマシンアーキテクチャに最適化される。 システム研究の進歩にもかかわらず、マッパー生成の自動化は、最適なソリューションを見つけ、コードとしてソリューションを生成するために何百万という決定を下すという複雑さのため、依然として課題である。 我々は,LLMを用いたマッパー設計のための最適化手法の最近の進歩を活用するアプローチを提案する。 10分以内で、科学的応用における人間の専門家設計を超えるマッパーを最大1.34倍のスピードアップで自動的に発見する。 並列行列乗算アルゴリズムでは、専門家が設計した解の最大1.31倍を達成する。 これを実現するために、低レベルのシステムプログラミングの詳細を抽象化するドメイン固有言語(DSL)を導入することで、低レベルのコード生成の複雑さを単純化し、LLMが探索する構造化検索空間を定義する。 アプリケーションの性能を最大化するために、LLMオプティマイザを使用して、マッパーコードを生成するエージェントシステムを改善する。 その結果、このアプローチはパフォーマンスエンジニアの作業量を大幅に削減し、多様なアプリケーションで大幅なパフォーマンス向上を実現します。 最後に,システム設計におけるLLMに基づく最適化の有効性を実証し,他の複雑なシステム課題に対処する可能性を提案する。

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