Partial Evaluation of Dense Code on Sparse Structures - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport Année : 2023

Partial Evaluation of Dense Code on Sparse Structures

Évaluation partielle de codes denses sur des structures creuses

Résumé

Most HPC computations process sparse tensors. The resulting code is highly dynamic, which makes code optimization quite challenging. One way is to start from the original dense specification, which is usually much more regular and ready to be optimized thanks to state-of-the-art program optimization algorithms. Then, to specialize that code on the sparse input structure. In this paper, we propose a novel approach to apply that specialization. The key ingredient of our algorithm is the transitive closure of affine relation, for which efficient and accurate heuristics exist. Experimental evaluation shows the effectiveness of our approach.
La plupart des calculs HPC manipulent des tenseurs creux. Le code résultant est très dynamique, ce qui rend l'optimisation du code assez difficile. Une méthode est de partir de la spécification dense originale, qui est généralement beaucoup plus régulière et se prête bien mieux à l'optimisation de code; et ensuite, de spécialiser le code sur la structure d'entrée. Dans ce rapport, nous proposons une nouvelle approche pour appliquer cette spécialisation. L'ingrédient clé de notre algorithme est la fermeture transitive d'une relation affine, pour laquelle des heuristiques efficaces et précises existent. L'évaluation expérimentale confirme l'efficacité de notre approche.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04358187 , version 1 (21-12-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04358187 , version 1

Citer

Gabriel Dehame, Christophe Alias, Alec Sadler. Partial Evaluation of Dense Code on Sparse Structures. RR-9534, INRIA Lyon; CNRS; ENS de Lyon; Université de Lyon. 2023, pp.16. ⟨hal-04358187⟩
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