Examining and Reducing the Influence of Sampling Errors on Feedback-Driven Optimizations
Notice bibliographique
Résumé
Feedback-driven optimization (FDO) is an important component in mainstream compilers. By allowing the compiler to reoptimize the program based on some profiles of the program's dynamic behaviors, it often enhances the quality of the generated code substantially. A barrier for using FDO is that it often requires many training runs to collect enough profiles to amortize the sensitivity of program optimizations to program input changes. Various sampling techniques have been explored to alleviate this time-consuming process. However, the lowered profile accuracy caused by sampling often hurts the benefits of FDO. This article gives the first systematic study in how sampling rates affect the accuracy of collected profiles and how the accuracy correlates with the usefulness of the profile for modern FDO. Studying basic block and edge profiles for FDO in two mature compilers reveals several counterintuitive observations, one of which is that profiling accuracy does not strongly correlate with the benefits of the FDO. A detailed analysis identifies three types of sampling-caused errors that critically impair the quality of the profiles for FDO. It then introduces a simple way to rectify profiles based on the findings. Experiments demonstrate that the simple rectification fixes most of those critical errors in sampled profiles and significantly enhances the effectiveness of FDO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».