Automated Memoization for Parameter Studies Implemented in Impure Languages
Automated Memoization for Parameter Studies Implemented in Impure Languages
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用不纯语言实现参数研究的自动记忆
DOI：
10.1145/2901378.2901386
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
K. Wehrle
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Stoffers;D. Schemmel;O. Soria Dustmann;K. Wehrle
在计算机模拟中，许多过程是高度重复的。当进行参数研究时，这些重复进一步放大，其中使用不同的参数重复执行相同的模型，特别是当执行多次运行以增加统计置信度时。不可避免的是，这样的重复导致执行相同的计算，使用相同的代码，相同的输入，因此相同的输出。重复计算浪费资源，如果避免重复，可以减少参数研究的执行时间。为此，几十年前提出了记忆化的想法。然而，直到今天，记忆化要么手动执行，要么使用只能处理纯函数的自动记忆化方法。这意味着只有函数参数和返回值可以作为函数的输入和输出，而不允许副作用。为了扩大范围的自动记忆到更大的一类程序，我们提出了一种方法，能够可靠地检测完整的输入和输出的功能，包括阅读和写入对象通过任意间接指针与一些先决条件。我们展示了我们的方法的可行性，并得出简单的性能近似值，使粗略预测的预期效益。通过一个简单的案例研究进行OFDM网络仿真，我们证明了我们的方法的实际适用性，加快了整个参数研究的执行的一个因素的75，而只有一倍的内存消耗。
In computer simulations many processes are highly repetitive. These repetitions are amplified further when a parameter study is conducted where the same model is repeatedly executed with varying parameters, especially when performing multiple runs to increase statistical confidence. Inevitably, such repetitions result in the execution of identical computations, with identical code, identical input, and hence identical output. Performing computations redundantly wastes resources and the execution time of a parameter study could be reduced if the redundancies were avoided.To this end, the idea of memoization was proposed decades ago. However, until today memoization is either performed manually or automated memoization approaches are used that can only handle pure functions. This means that only the function parameters and the return value may be input and output of the function whereas side effects are not allowed. In order to expand the scope of automated memoization to a larger class of programs, we propose an approach able to reliably detect the full input and output of a function, including reading and writing objects through arbitrarily indirect pointers with some preconditions. We show the feasibility of our approach and derive simple performance approximations enabling rough predictions of the expected benefit. By means of a simple case study performing an OFDM network simulation, we demonstrate the practical suitability of our approach, speeding up the execution of the whole parameter study by a factor of 75, while only doubling memory consumption.
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