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ProGraML软件

swMATH ID: 32379
软件作者: Chris Cummins、Zacharias V.Fisches、Tal Ben-Nun、Torsten Hoefler、Hugh Leather
描述: ProGraML:基于图形的程序优化和分析深度学习。计算系统越来越复杂,这给优化编译器带来了巨大的负担,需要更加精确和积极的优化。机器学习为构建优化启发式提供了显著的好处,但在最先进的方法实现的效果和最佳启发式的性能之间仍然存在差距。缩小这一差距需要在两个关键领域进行改进:一个是准确捕获程序语义的表示,另一个是具有足够表达能力的模型体系结构,以便对这种表示进行推理。我们介绍了ProGraML-机器学习程序图-一种使用低级、语言无关和可移植格式的新型基于图形的程序表示;以及能够在这些图上执行复杂下游任务的机器学习模型。ProGraML表示是一种有向属性的多重图,它捕获控制、数据和调用关系,并总结指令和操作数类型及顺序。消息传递神经网络通过这种结构化表示来传播信息,从而实现全程序或per-vertex分类任务。ProGraML提供了一种通用的程序表示,它为可学习模型提供了设备,以执行对优化至关重要的程序分析类型。为此,我们首先在一组传统编译器分析任务上评估我们的方法的性能:控制流可达性、支配树、数据依赖性、变量活性和公共子表达式检测。在涵盖六种源编程语言的250k LLVM-IR文件的基准数据集上,ProGraML的F1平均得分为94.0,显著优于最先进的方法。然后,我们将我们的方法应用于两个高级任务—异构设备映射和程序分类—在这两个任务中设置新的最先进性能。
主页: https://arxiv.org/abs/2003.10536
源代码: https://github.com/ChrisCummins/ProGraML网站
关键词: 机器学习;arXiv_cs.LG公司;性能;arXiv_cs.PF;编程语言;arXiv_cs.PL公司;arXiv_状态ML;基于图形;深度学习
相关软件: 亚当;XLA公司;TensorFlow公司;有限责任公司;神经矢量器;代码2vec
引用于: 0出版物

标准条款

1出版物描述软件 年份
ProGraML:基于图形的程序优化和分析深度学习
Chris Cummins、Zacharias V.Fisches、Tal Ben-Nun、Torsten Hoefler、Hugh Leather
2020