Predição de Desempenho com Graph Neural Networks

  • Vanderson do Rosário UNICAMP
  • André Felipe Zanella UEM
  • Anderson da Silva UEM
  • Edson Borin UNICAMP

Resumo


Melhorar o desempenho de uma aplicação em computadores modernos envolve escolhas em um largo espaço de busca, pois tais arquiteturas possuem variadas características que impactam significativamente o desempenho das aplicações. Além disso, diferentes aplicações tendem a utilizar essas características de forma diferente, tornando a função que mapeia o desempenho de uma aplicação em um hardware bastante complexa. O que torna a tarefa de gerar códigos que maximizem tal função, por parte de compiladores ou especialistas, uma tarefa difícil. Uma possibilidade é avaliar automaticamente várias possibilidades de compilação, técnica conhecida como autotuning. Porém, o custo de executar a aplicação para medir seu desempenho para cada possibilidade tem um elevado custo. Por isso, é comum a utilização de preditores de desempenho para acelerar essa exploração. Nesse trabalho, implementamos e avaliamos o uso de redes neurais de grafos, mais especificamente redes convolucionais de grafos, para a tarefa de predizer o desempenho de uma aplicação. Nós treinamos uma rede com 30 mil diferentes planos de compilação aplicados em 300 diferentes aplicações e mostramos que redes baseadas em grafo podem aprender sobre as características do grafo de fluxo de controle, obtendo desempenho melhor do que técnicas que não consideram tal grafo durante a predição de desempenho.

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Publicado
21/10/2020
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DO ROSÁRIO, Vanderson; ZANELLA, André Felipe; DA SILVA, Anderson; BORIN, Edson. Predição de Desempenho com Graph Neural Networks. In: SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (WSCAD), 21. , 2020, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 1-12. DOI: https://doi.org/10.5753/wscad.2020.14053.