BaCO ASPLOS 2023

BaCO A Fast and Portable Bayesian Compiler Optimization Framework

Posted by Treaseven on December 3, 2024

Challenges

  • 需要丰富的输入语言来准确描述搜索空间,搜索空间由硬件目标、调度语言特性和配置参数共同决定,包括连续参数和离散参数
  • 参数之间存在依赖关系,导致约束,该约束有些是已知,有些需要在优化过程中学习 现有框架的局限: (1) 现有框架无法完全支持调度语言描述的复杂搜索空间 (2) 缺乏处理某些类型参数和约束的能力 (3) 复杂编译器优化场景中效率不够理想

The BACO Framework

Surrogate models over compiler domains

Choice of probabilistic model: Gaussian Processes GP kernel similarity function: 处理混合变量搜索空间,提出加权欧几里得范数来统一不同参数类型的距离度量 GP hyperparameter optimization: 长度尺度、输出尺度、高斯噪声

Acquisition function