CGRA 컴파일링을 위한 다면체 변환으로 사전 최적화 커널 활용

요약

본 논문은 행렬-행렬 곱셈(mmul)을 핵심 패턴으로 하는 계산 커널을 조립식 재구성 가능 배열(CGRA)에 매핑하는 새로운 컴파일링 방법론을 제시합니다. 이 방법론은 다면체 변환(polyhedral transformations)을 사용하여 소스 코드 내에 숨겨진 mmul 연산을 효과적으로 노출시키고, 이를 전문적인 CGRA 커널 스케줄링으로 최적화된 어셈블리로 대체합니다. 그 결과, 직접 명시되지 않은 부분에서도 리소스 활용도를 극대화하여 실행 시간 성능을 크게 향상시키는 것이 가능함을 입증했습니다.

핵심 포인트

• CGRA를 사용하여 mmul 기반 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있음.
• 다차원 구조의 병렬성을 파악하기 위해 다면체 변환(polyhedral transformations) 기법을 활용함.
• 숨겨진 mmul 연산을 노출시켜 리소스 활용도를 극대화하는 새로운 컴파일링 방법론을 제안함.
• 제안된 전략은 다양한 벤치마크에서 최대 9.1배의 속도 향상을 달성했음.