PATSMA：共享内存算法的参数自动调优
分布式、并行与集群计算
2024-06-18 v2
摘要
高复杂度的程序在执行参数调整方面常常面临挑战，尤其是当这些参数随执行上下文变化时。这些动态参数，如循环粒度，会因执行环境、程序输入或编译器选择等因素而异，并显著影响程序性能。鉴于逐一测试每种情况的成本高昂，一种可行的解决方案是使用优化方法实现参数自动调整。本文介绍了PATSMA，一个参数自动调优工具，它利用耦合模拟退火（CSA）和Nelder-Mead（NM）优化方法对应用程序中的现有参数进行微调。我们展示了自动调优如何有助于为共享内存系统设计的并行算法的实时优化。PATSMA是一个C++库，基于MIT许可证，可随时获取。
引用
@article{arxiv.2401.07861,
title = {PATSMA: Parameter Auto-tuning for Shared Memory Algorithms},
author = {Joao B. Fernandes and Felipe H. S. da Silva and Samuel Xavier-de-Souza and Italo A. S. Assis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07861},
year = {2024}
}