Avaliação de técnicas de autotuning

• Virgilio S. Tagliavini UNESP
• Aleardo M. Junior UNESP

DOI: https://doi.org/10.5753/eradsp.2026.30863

Resumo

Os sistemas de autotuning foram desenvolvidos devido à complexidade de aplicações e de hardwares modernos, o que torna a configuração manual dessas aplicações impraticável. Vários algoritmos heurísticos são utilizados porque a busca exaustiva do espaço de configurações é custosa demais. Contudo, é difícil comparar a efetividade de técnicas de autotuning apresentadas por diferentes abordagens porque não existe uma métrica universal, assim como sua efetividade pode ser afetada por diversos fatores. Assim, é interessante estudar as diferentes técnicas de autotuning e avaliar sua efetividade no tuning de diferentes problemas. Neste estudo revisamos técnicas modernas de autotuning e as implementamos para otimizar programas representativos de aplicações modernas.

Referências

Masouros, D., Retsinas, G., Xydis, S., and Soudris, D. (2024). Sparkle: Deep learning driven autotuning for taming high-dimensionality of spark deployments. IEEE Transactions on Cloud Computing, 12(4):1058–1073.

Roy, A., Balaprakash, P., Hovland, P. D., and Wild, S. M. (2016). Exploiting performance portability in search algorithms for autotuning. In International Symposium on Parallel and Distributed Processing Workshops and Phd Forum, Chicago, Illinois. IEEE, IEEE.

Tørring, J. O. and Elster, A. C. (2022). Analyzing search techniques for autotuning image-based gpu kernels: The impact of sample sizes. In International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops, EUA. IEEE, IEEE.

Willemsen, F. J., Schoonhoven, R., Filipovič, J., Tørring, J. O., Nieuwpoort, R. V., and Werkhoven, B. V. (2024). A methodology for comparing optimization algorithms for auto-tuning. Future Generation Computer Systems, 1(159):489–504.

Xiao, G., Qin, S., Li, K., Chen, J., and Yin, J. (2024). EAtuner: Comparative study of evolutionary algorithms for compiler auto-tuning. In Proceedings of the 2024 27th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, Tianjin, China. IEEE, IEEE.