HP3C (HPC Compiler in the Cloud)：最適化シナリオを機械学習で求めるコンパイラ

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-12-09
• タイトル: HP3C (HPC Compiler in the Cloud)：最適化シナリオを機械学習で求めるコンパイラ
• タイトル / 言語: en
• タイトル: HP3C (HPC Compiler in the Cloud): a Compilation System using Machine Learning Techniques for Optimization Scenarios Exploration
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: コンパイラ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学府
• 著者所属: （公財）九州先端科学技術研究所
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学府／（公財）九州先端科学技術研究所
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学府／（公財）九州先端科学技術研究所
• 著者所属: （公財）九州先端科学技術研究所
• 著者所属: （株）富士通研究所
• 著者所属: （株）富士通研究所
• 著者所属: 富士通（株）
• 著者所属: （公財）九州先端科学技術研究所／国立大学法人九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISIT
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University / ISIT
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu University / ISIT
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISIT
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ISIT / Kyushu University
• 著者名: 田中, 美帆; Trouvé, Antoine; Cruz, Arnaldo; 福山, 博識; 眞木, 淳; 新井, 正樹; 中平, 直司; 山中, 栄次; 村上, 和彰
• 著者名(英): Miho, Tanaka; Trouvé, Antoine; Cruz, Arnaldo; Hiroki, Fukuyama; Jun, Maki; Masaki, Arai; Tadashi, Nakahira; Eiji, Yamanaka; Kazuaki, Murakami
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，ユーザプログラムのコンパイル過程で，プログラム実行時の性能を向上させることを目的とした，HP3C （HPC Compiler in the Cloud） プロジェクトの概要を示す．HP3C は，コンパイラのバックエンドにおいて，ソースコードからバイナリを生成する際にベンダーコンパイラを用いる．これに対しコンパイラの上層部 （フロントエンド） では，機械学習を用いることによってソースレベルでのコード変換を行い，ベンダーコンパイラのためのコンパイルオプションを決定する．機械学習により生成するモデルは，個々のユーザの実行プラットフォーム上でプログラムが最大の実行性能を得られるようにするために，対象プログラムとその実行プラットフォームに関する様々な特性を考慮している．また，機械学習を行うための訓練データを収集するために本システムをクラウド化し，世界中の多数のユーザから自動的にフィードバックを得られるようにする予定である．クラウド化により，一般ユーザは実行プラットフォームにベンダーコンパイラを用意するだけで，機械学習によるソースレベルでのコード変換とコンパイルオプションの機能を利用することができる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper introduces the HP3C (HPC Compiler in the Cloud) project. The HP3C project aims at improving the performance of user programs from the compilation flow. In the backend of the flow, it uses vendor compilers to generate binaries from source code as in traditional flows. Upstream the compiler however, it leverages machine learning in order to decide the options of the compiler, and to apply some source-to-source transformations. These models take into account various characteristics about the users' programs and environment in order to yield the best performance on their individual machines. In order to gather enough training data, the HP3C project will rely on a cloud service that automatically gathers the feedbacks from as many users as possible all around the world. This cloud service will also host all of the HP3C functionalities for code transformation and machine learning. In consequence, users will only need to install on their personal machines the vendor compiler.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10096105
• 書誌情報: 研究報告計算機アーキテクチャ（ARC）; 巻 2013-ARC-207, 号 35, p. 1-7, 発行日 2013-12-09
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会