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Microarchitecture-Aware Code Generation for Deep Learning on Single-ISA Heterogeneous Multi-Core Mobile Processors

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Authors
박준모
Advisor
전동석
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Edge ComputingFunction Multi-VersioningSingle-ISA Heterogeneous Multi-Core Processor엣지 컴퓨팅함수 멀티 버저닝단일 ISA 이기종 멀티 코어 프로세서
Description
학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부(지능형융합시스템전공), 2020. 8. 전동석.
Abstract
단일 ISA 이기종 멀티 코어 프로세서가 모바일 컴퓨팅에 널리 사용되는 반면, 코드 생성은 단일 대상 코어에 대한 최적화된 코드를 생성하기에 프로세서의 다른 코어에서는 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화하기 위해 마이크로 아키텍처를 인식할 수 있는 코드 생성 방법을 제시한다. 우선 마이크로 아키텍처와 상관없이 애플리케이션 코드를 실행하기 위해 모든 코어를 최대한 활용할 수 있도록 FMV (Function-Multi-Versioning)를 제안한다.
또한 Cortex-A55 / 75 코어의 성능을 더욱 향상시키기 위해 컴파일러에 간단하지만 강력한 백엔드 최적화 패스를 추가할 것을 제안한다. 이러한 기술을 기반으로 프로그램을 분석하고 서로 다른 마이크로 아키텍처에 맞게 여러 버전의 Function을 생성하는 Automated Flow를 개발하였다. 이를 통해 프로그램 실행 시, 실행 중인 코어는 연산 성능을 극대화하기 위해 최적 버전의 Function을 선택한다.
본 논문에서 제시한 방법론을 통해, TensorFlow Lite를 실행하는 동안 삼성의 Exynos 9820 프로세서의 Cortex-A55 및 Cortex-A75 코어에서 성능을 CNN 모델에서 11.2 % 및 17.9 %, NLP 모델에서 10.9 %, 4.5 % 향상시키는 것을 확인하였다.
While single-ISA heterogeneous multi-core processors are widely used in mobile computing, typical code generations optimize the code for a single target core, leaving it less suitable for the other cores in the processor. We present a microarchitecture-aware code generation methodology to mitigate this issue. We first suggest adopting Function-Multi-Versioning (FMV) to execute application codes utilizing a core at full capacity regardless of its microarchitecture. We also propose to add a simple but powerful backend optimization pass in the compiler to further boost the performance of Cortex-A55/75 cores. Based on these schemes, we developed an automated flow that analyzes the program and generates multiple versions of hot functions tailored to different microarchitectures. At runtime, the running core chooses an optimal version to maximize computation performance. Measurements confirm that the methodology improves the performance of Cortex-A55 and Cortex-A75 cores in Samsung's next-generation Exynos 9820 processor by 11.2% and 17.9% for CNN models, 10.9% and 4.5% for NLP models, respectively, while running TensorFlow Lite.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/170335

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000161565
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Appears in Collections:
Graduate School of Convergence Science and Technology (융합과학기술대학원)Dept. of Transdisciplinary Studies(융합과학부)Theses (Master's Degree_융합과학부)
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