arXiv cs.AI· Yineng Yan, Haowei Chen, Christopher J. Rossbach·· 11 小时前AI 评分31
SysPilot：基于库性能契约的跨库性能自动调优
SysPilot: Cross-Library Performance Autotuning via Library Performance Contracts
AI 导读
SysPilot 是一个基于库性能契约（LPC）的跨库性能自动调优系统，通过从文档和代码中合成契约、组合应用所用库的契约来推导资源冲突假设并验证，从而选出候选配置。在跨库资源争用基准测试中，SysPilot 相比 OpenTuner 和 SMAC3 找到的最佳配置最多再提升 38% 的性能指标，且运行次数减少 3 倍。该系统已开源。
正文 · AI 翻译
摘要：现代科学和机器学习应用会组合许多独立开发的库。当这些库一起运行时，它们各自管理的运行时可能会超额占用共享资源：使用相同的 CPU 核心、争抢 GPU，或争夺内存带宽。要避免此类争用，需要在库的边界之间进行仔细配置。现有的自动调优器并未直接研究库之间共享哪些资源、哪些运行时信号与干扰相关。因此，它们在寻找缓解争用的最优配置时效率低下。
本文提出 SysPilot，一种基于库性能契约（Library Performance Contract，LPC）的跨库性能自动调优系统。库性能契约以 LPCL（一种用于描述库资源需求的规范语言）捕获库的资源需求、假设、控制项和可观测性信号。SysPilot 从文档和代码工件中合成契约，从应用所使用的库中组合契约，推导资源冲突假设，对应用进行性能分析以验证这些假设，并选择候选配置。这一设计使库性能契约成为可复用的性能知识单元：一个库的契约可以在依赖该库的许多应用中复用。我们在一个跨库争用场景的基准测试套件上评估 SysPilot。结果表明，SysPilot 达到了依赖应用特定人工信息的自动调优器的性能，同时保留了跨应用复用能力。与 OpenTuner 和 SMAC3 等通用自动调优器相比，SysPilot 在这些自动调优器找到的最佳配置基础上将基准性能指标最多再提升 38%，同时运行次数减少 3 倍。
| 评论： | SysPilot 已在 此 https URL 开源 |
| 主题： | 性能（cs.PF）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.06078 [cs.PF] |
| （或 arXiv:2611.06078v1 [cs.PF] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06078 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Yineng Yan [查看邮箱]
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2026年11月4日星期三 07:20:45 UTC（274 KB）
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