[論文レビュー] egg: Fast and Extensible E-graphs

Max Willsey, Yisu Remy Wang+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 7, 2020

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ひとこと要約

この論文では、等価性スaturatedワークロード向けにe-グラフの高速化と拡張性を向上させるオープンソースのe-グラフライブラリであるeggを紹介する。再構築と呼ばれる新しいアモアタイズド合同閉包アルゴリズムと、e-クラス解析と呼ばれるメカニズムを提案し、コンパイラ最適化およびプログラム合成ワークロードで最大3000倍の高速化を達成するとともに、ドメイン固有の拡張性を実現している。

ABSTRACT

An e-graph efficiently represents a congruence relation over many expressions. Although they were originally developed in the late 1970s for use in automated theorem provers, a more recent technique known as equality saturation repurposes e-graphs to implement state-of-the-art, rewrite-driven compiler optimizations and program synthesizers. However, e-graphs remain unspecialized for this newer use case. Equality saturation workloads exhibit distinct characteristics and often require ad hoc e-graph extensions to incorporate transformations beyond purely syntactic rewrites. This work contributes two techniques that make e-graphs fast and extensible, specializing them to equality saturation. A new amortized congruence closure algorithm called rebuilding takes advantage of equality saturation's distinct workload, providing asymptotic speedups over current techniques in practice. A general mechanism called e-class analyses integrates domain-specific analyses into the e-graph, reducing the need for ad hoc manipulation. We implemented these techniques in a new open-source library called egg. Our case studies on three previously published applications of equality saturation highlight how the flexibility of e-class analyses supports diverse domains and how egg can provide up to 3000x speed ups.

研究の動機と目的

• 既存のe-グラフが等価性スaturatedワークロードにおいて抱えるパフォーマンスと拡張性の制限を解消すること。
• 等価性スaturatedワークロードの特徴を特定することで、e-グラフを現代のコンパイラ最適化およびプログラム合成に特化させること。
• e-グラフ拡張のためのアドホックな手法に依存しないように、ドメイン固有の解析をe-グラフ構造に直接統合すること。
• パフォーマンスと拡張性の両立を実現するスケーラブルで効率的なe-グラフシステムを設計すること。
• プログラム解析および合成分野における多様な応用において、実用的なパフォーマンス向上と柔軟性を示すこと。

提案手法

• 等価性スaturatedワークロードの繰り返し的かつ構造的な性質を活用することで、漸近的な高速化を達成する、新しいアモアタイズド合同閉包アルゴリズム「再構築」を導入する。
• ドメイン固有の解析をe-グラフに埋め込むための汎用的メカニズムとしてe-クラス解析を設計し、低レベルのアドホックな操作の必要性を低減する。
• 等価性スaturated下でのe-グラフの構築・維持・照会を効率的に行うために、eggというオープンソースのe-グラフライブラリを実装する。
• 等価性スaturatedの構造的規則性を活用し、複数のリライトステップにわたる更新を延期・バッチ処理することで、合同閉包の最適化を図る。
• リライト中にe-グラフ構造を介して伝搬するカスタム解析をユーザーが定義可能にすることで、拡張性を支援する。
• 効率と精度のバランスを図るために、エージャーとラージの評価戦略を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 等価性スaturatedにおけるプログラム合成およびコンパイルのワークロードパターンに特化したe-グラフの最適化手法は何か？
• RQ2 e-グラフの維持において、漸近的なパフォーマンス向上を達成するためのアルゴリズム的技術は何か？
• RQ3 アドホックな拡張を必要とせずに、ドメイン固有の解析をe-グラフに体系的に統合する方法は何か？
• RQ4 汎用的なe-グラフライブラリが、実世界の応用においてパフォーマンスと拡張性の両方を達成できる範囲はどの程度か？
• RQ5 特化したe-グラフ技術を、既存の等価性スaturatedワークロードに適用した場合に得られるパフォーマンス向上はどの程度か？

主な発見

• 再構築アルゴリズムは、等価性スaturatedにおけるワークロードの規則性を活用することで、従来の合同閉包技術に比べて漸近的な高速化を達成している。
• e-クラス解析メカニズムにより、ドメイン固有の知識がe-グラフにシームレスに統合可能となり、カスタムで低レベルな変更を加える必要性が低下している。
• 公開済みの3つの等価性スaturated応用における事例研究において、eggは従来のシステムに比べ最大3000倍のパフォーマンス向上を達成した。
• 再構築とe-クラス解析の組み合わせにより、単一の統合されたe-グラフシステムで高いパフォーマンスと高い拡張性を両立できるようになった。
• オープンソースのeggライブラリは、コンパイラ最適化およびプログラム合成を含む多様な分野で実用的かつ高いパフォーマンス向上を示している。
• 結果から、ワークロードに特化したe-グラフの特化が、実世界のワークロードにおいて顕著なパフォーマンスおよび使いやすさの向上をもたらすことが示された。