[論文レビュー] A Multicore Tool for Constraint Solving

Roberto Amadini, Maurizio Gabbrielli+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2015

Constraint Satisfaction and Optimization参考文献 24被引用数 8

ひとこと要約

sunny-cp2 は、制約充足問題（CSP）および制約最適化問題（COP）の両方に対して、動的で並列的かつ協調的なマルチコアパフォーマンスポートフォリオソルバの最初の実装であり、一般化された SUNNY アルゴリズムを用いて、実行時にソルバを動的にスケジューリングする。特に COP において、コアの動的割り当てと実時間における境界値の共有を通じて、個々のソルバーやオラクルである仮想最良ソルバー（VBS）を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

*** To appear in IJCAI 2015 proceedings *** In Constraint Programming (CP), a portfolio solver uses a variety of different solvers for solving a given Constraint Satisfaction / Optimization Problem. In this paper we introduce sunny-cp2: the first parallel CP portfolio solver that enables a dynamic, cooperative, and simultaneous execution of its solvers in a multicore setting. It incorporates state-of-the-art solvers, providing also a usable and configurable framework. Empirical results are very promising. sunny-cp2 can even outperform the performance of the oracle solver which always selects the best solver of the portfolio for a given problem.

研究の動機と目的

• 制約プログラミング（CP）分野において、特に最適化問題に対して、動的で並列的かつ協調的なパフォーマンスポートフォリオソルバの不足を解消すること。
• 適応的スケジューリングを用いて、マルチコアアーキテクチャ上で効率的かつリアルタイムにソルバの選択と実行を可能にすること。
• CSP および COP のインスタンスの両方に対して、最先端の CP ソルバーを統合した使いやすく、設定可能なフレームワークを提供すること。
• 静的パフォーマンスポートフォリオアプローチを上回るだけでなく、COP においては理論的限界である VBS（仮想最良ソルバー）でさえも上回る性能を達成すること。

提案手法

• 問題 p に対して、類似したトレーニングインスタンスを特定するために k-近傍法（k-NN）を用いて、SUNNY アルゴリズムをマルチコア実行に一般化する。
• 3つのヒューリスティクスを適用する：h_sel（ソルバー選択）、h_all（ソルバーの有効性に比例した実行時間割り当て）、h_sch（予想される速度順での順序付け）による動的スケジューリング。
• 静的パフォーマンスポートフォリオとは異なり、問題の特徴と利用可能なコア数に応じて適応する動的でオンラインスケジューリング戦略を採用する。
• COP における協調的実行を可能にするために、設定可能な再起動メカニズムを通じて、ソルバー間で最良の既知の境界値を共有する。
• MiniZinc に統合された一貫性のある拡張性を持つフレームワークとして、最先端のソルバー（例：Chuffed、G12/Gurobi、HaifaCSP）を統合する。
• パrameterチューニングと将来の新規ソルバーや並列化戦略の拡張をサポートする、設定可能でモジュラーなアーキテクチャを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的でマルチコア対応のパフォーマンスポートフォリオソルバは、CSP および COP の両インスタンスにおいて、静的パフォーマンスポートフォリオソルバーやオラクルの VBS を上回ることができるか？
• RQ2 並列ソルバー間での協調的境界値共有は、最適化性能の向上にどの程度有効か？
• RQ3 統一されたフレームワークは、多様で最先端の CP ソルバーを、並列的かつ協調的かつオンラインスケジューリングの形で効率的に管理できるか？
• RQ4 問題の類似性に基づく動的ソルバー選択は、固定または逐次的戦略に比べて、どの程度性能向上をもたらすか？
• RQ5 large で多様なベンチマークにおいて、sunny-cp2 はコア数（c=1,2,4,8）に応じてどの程度スケーラブルか？

主な発見

• sunny-cp2 は、各問題に対して事後に最適なソルバーを選択する仮想最良ソルバー（VBS）に非常に近く、場合によってはそれを上回る性能を達成する。
• COP において、sunny-cp2 は c=1,2,4,8 コアのすべてにおいて、上位 c 個のソルバーを静的並列パフォーマンスポートフォリオとして組み合わせた仮想 c-並列ソルバー（VPS_c）を常に上回る。
• 約 5,000 個の COP インスタンスからなるベンチマークにおいて、sunny-cp2 はすべての個別ソルバーやその先行版である sunny-cp よりも顕著に優れた性能を発揮する。
• 動的でオンラインスケジューリング戦略により、静的または逐次的アプローチよりも優れた負荷分散と高速な収束が実現される。
• COP における協調的再起動メカニズムは、境界値の伝搬を改善し、全体の解法時間を短縮する。
• sunny-cp2 は、多様な問題タイプにわたり優れたスケーラビリティと頑健性を示し、手動チューニングされたソルバーの代替として実用的であることが検証された。