OMPILOT: Harnessing Transformer Models for Auto Parallelization to Shared Memory Computing Paradigms
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Haebom
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저자
Arijit Bhattacharjee, Ali TehraniJamsaz, Le Chen, Niranjan Hasabnis, Mihai Capota, Nesreen Ahmed, Ali Jannesari
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 C++ 코드를 OpenMP 코드로 변환하는 OMPILOT을 소개합니다. OMPILOT은 공유 메모리 병렬화를 효과적으로 수행하기 위해 특화된 인코더-디코더 변환기 모델로, 병렬 구조의 의미를 포함하는 사용자 정의 사전 훈련 목표를 사용하며, 비지도 및 지도 학습 전략을 결합하여 코드 변환의 견고성을 향상시킵니다. 기존 연구와 달리, OMPILOT은 함수 수준에서 작동하여 더 넓은 의미적 맥락을 포착합니다. 또한, OpenMP 병렬 구조의 정확성과 품질을 평가하기 위해 새로운 복합 지표인 OMPBLEU를 제안합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM을 활용한 C++ to OpenMP 변환 모델 개발로, 코드 병렬화 자동화 가능성 제시.
