På grund av sin komplexitet exponerar moderna system många konfigurationsparametrar som användarna måste justera för att maximera prestandan. Auto-tuning har dykt upp som ett alternativ där en svart-box optimerar iterativt utvärderar konfigurationer för att hitta effektiva. Tyvärr, för många system, såsom distribuerade system, att utvärdera prestanda tar för lång tid och utrymmet för konfigurationer är för stort för optimizern att konvergera inom en rimlig tid. Vi presenterar BOAT, ett ramverk som gör det möjligt för utvecklare att bygga effektiva skräddarsydda auto-tuners för sitt system, i situationer där generiska auto-tuners misslyckas. Vid BOAT's kärna är strukturerad Bayesian optimering (SBO), en ny förlängning av Bayesian optimering algoritm. SBO utnyttjar kontextuell information som tillhandahålls av systemutvecklare, i form av en probabilistisk modell av systemets beteende, för att fatta välgrundade beslut om vilka konfigurationer som ska utvärderas. I en fallstudie, justerar vi schemaläggningen av en neural nätverk beräkning på en heterogen kluster. Vår autotuner konvergerar inom tio iterationer. De optimerade konfigurationer överträffar de som finns av generiska auto-tuners i trettio iterationer med upp till 2×.
BOAT är ett strukturerat Bayesian Optimization-baserat ramverk för automatisk inställning av systemprestanda som utnyttjar kontextuell information REF.
BOAT: Building Auto-Tuners with Structured Bayesian Optimization
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}