On Automated Memoization in the Field of Simulation Parameter Studies
On Automated Memoization in the Field of Simulation Parameter Studies
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论仿真参数研究领域的自动记忆
DOI：
10.1145/3186316
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发表时间：
2018
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
计算机模拟中的过程往往是高度重复的。特别是，参数研究进一步恶化的情况下，相同的模型重复执行，只有部分变化的参数。因此，计算机模拟执行相同的计算，具有相同的代码，相同的输入，因此具有相同的输出。这些冗余的计算浪费了大量的时间和精力。记忆化可以追溯到1968年，它可以缓存这些相同的中间结果，从而显着加快这些计算。然而，到目前为止，自动化方法仅限于纯函数。在ACM SIGSIM-PADS 2016上，据我们所知，我们发布了第一个针对不纯代码的自动记忆的实用方法。在这项工作中，我们扩展了这种方法，并评估了一些扩展的性能特点，处理在PADS提出的问题：（1）为了减少和限制内存占用，我们调查了几个缓存驱逐策略。(2)我们允许原始的和记忆化的代码通过运行时开关共存，并分析交叉点，从而减轻记忆化开销。(3)通过可选地将Memoization Cache持久化到磁盘，我们将范围扩展到探索性参数研究，其中缓存的结果现在可以在多个模拟运行中重用。总而言之，对不纯代码的自动记忆是一种有价值的技术，我们将在本文中进一步探讨其多功能性。它将OFDM网络仿真的案例研究速度提高了80倍以上，而内存消耗仅略有增加。
Processes in computer simulations tend to be highly repetitive. In particular, parameter studies further exasperate the situation as the same model is repeatedly executed with only partially varying parameters. Consequently, computer simulations perform identical computations, with identical code, identical input, and hence identical output. These redundant computations waste significant amounts of time and energy.Memoization, dating back to 1968, enables the caching of such identical intermediate results, thereby significantly speeding up those computations. However, until now, automated approaches were limited to pure functions. At ACM SIGSIM-PADS 2016 we published, to the best of our knowledge, the first practical approach for automated memoization for impure code. In this work, we extend this approach and evaluate the performance characteristics of a number of extensions that deal with questions posed at PADS: (1) To reduce and bound the memory footprint, we investigate several cache eviction strategies. (2) We allow the original and the memoized code to coexist via a runtime-switch and analyze the crossover point, thereby mitigating memoization overhead. (3) By optionally persisting the Memoization Cache to disk, we expand the scope to exploratory parameter studies where cached results can now be reused across multiple simulation runs.Altogether, automated memoization for impure code is a valuable technique, the versatility of which we explore further in this article. It sped up a case study of an OFDM network simulation by a factor of more than 80 with an only marginal increase of memory consumption.
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DOI：
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作者：
M. Stoffers;D. Schemmel;O. Soria Dustmann;K. Wehrle
通讯作者：
K. Wehrle