HPC 작업 수행 최적화를 위한 Autotuning 기법의 Surrogate Model 선택

Q: 이 논문에서 정의한 Autotuning이란 무엇인가?

Autotuning은 고성능 컴퓨팅 환경에서 다양한 시뮬레이터와 프로그램의 성능 향상을 위해 최적의 실행 파라미터를 찾아내는 기법이다. 이는 전문가의 수동 조정이나 전체 탐색 방식의 한계를 극복하고자 기계학습 기반으로 효율적인 탐색을 수행하여 확장성을 향상시키는 데 중점을 둔다.

Q: HPC Autotuning에서 XGBoost를 Surrogate Model로 활용할 때의 이점은 무엇인가?

연구 결과, Ytopt의 Surrogate Model로 XGBoost를 사용했을 때 Random Forest 대비 애플리케이션의 평균 실행 시간이 약 25.36% 향상되었고, 전체 튜닝 수행 시간 또한 20.28% 단축되었다. 이는 XGBoost가 Autotuning의 최적화 성능과 효율성을 높이는 데 효과적임을 보여준다.

안성배; 이재현; 박종원; Sergio Caetano; 오상윤

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 안성배 (아주대학교) 이재현 (아주대학교) 박종원 (아주대학교) Sergio Caetano (아주대학교) 오상윤 (아주대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,606 - 1,608 (3page)

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최근 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서의 다양한 응용 프로그램의 수행 성능 향상을 위해 Autotuning 기법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 베이지안 최적화를 기반으로 하는 Autotuning 도구인 Ytopt의 Surrogate Model로서 XGBoost의 가능성을 알아보기 위해서 기존의 Random Forest 방식과 성능을 비교 분석하였다. 실험은 ... 전체 초록 보기

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