LLMPerf: GPU Performance Modeling meets Large Language Models

📄 arXiv: 2503.11244v1 📥 PDF

作者: Khoi N. M. Nguyen, Hoang Duy Nguyen Do, Huyen Thao Le, Thanh Tuan Dao

分类: cs.PF, cs.DC, cs.LG

发布日期: 2025-03-14

💡 一句话要点

LLMPerf：利用大语言模型进行GPU性能建模，提升程序成本分析效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 GPU性能建模 OpenCL 程序成本分析 GPGPU 性能预测

📋 核心要点

  1. 现有的GPGPU性能建模方法依赖手动构建，难以适应复杂程序和硬件环境，成本高昂且精度有限。
  2. 该论文提出利用大语言模型直接从OpenCL源代码预测性能，无需手动特征工程，简化了建模流程。
  3. 实验表明，该方法在OpenCL程序性能预测上具有潜力，但仍面临挑战，未来有提升空间。

📝 摘要（中文）

性能建模是程序成本分析的关键领域，但当前方法依赖于手动构建模型，受限于程序和硬件的各种限制，尤其是在复杂的GPGPU环境中。本文探索了大语言模型（LLM）在性能建模中的应用，将LLM用作性能估计器。通过精心设计的大规模OpenCL数据集进行实验，验证了LLM在处理OpenCL设备源代码性能建模任务中的潜力和主要挑战。作为该方向的首个研究，基于LLM的性能模型在生成的大规模验证集上实现了24.25%的平均绝对百分比误差（MAPE），在公开的OpenCL程序集上实现了46.1%的MAPE。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决GPGPU程序性能建模的问题。现有方法主要依赖于人工设计的模型，这些模型需要大量的领域知识和手动特征工程，难以泛化到不同的硬件平台和程序结构。此外，手动构建的模型往往难以捕捉程序和硬件之间的复杂交互，导致预测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的代码理解和生成能力，直接从OpenCL源代码预测程序的性能。通过将OpenCL代码作为LLM的输入，让LLM学习代码结构、算法逻辑与性能之间的关系，从而实现自动化的性能建模。这种方法避免了手动特征工程的繁琐过程，并有望捕捉更复杂的性能影响因素。

技术框架：整体框架包括数据准备、模型训练和性能预测三个主要阶段。首先，收集或生成大规模的OpenCL源代码数据集，并测量其在目标硬件上的实际性能。然后，使用这些数据训练LLM，使其学习OpenCL代码与性能之间的映射关系。最后，对于新的OpenCL代码，将其输入到训练好的LLM中，即可得到性能预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型应用于GPGPU程序性能建模。与传统的基于人工特征工程的方法相比，该方法能够自动学习代码特征，并捕捉更复杂的性能影响因素。此外，该方法具有较强的泛化能力，可以应用于不同的OpenCL程序和硬件平台。

关键设计：论文中，OpenCL代码被直接输入到LLM中，没有进行额外的预处理或特征提取。LLM采用标准的Transformer架构，并使用大规模的OpenCL代码数据集进行训练。损失函数采用平均绝对百分比误差（MAPE），用于衡量预测性能与实际性能之间的差异。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的性能模型在生成的大规模验证集上实现了24.25%的平均绝对百分比误差（MAPE），在公开的OpenCL程序集上实现了46.1%的MAPE。虽然在公开数据集上的误差较高，但考虑到这是首次尝试将LLM应用于该领域，结果仍然具有一定的参考价值，并为后续研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于GPGPU程序的性能优化、资源调度和自动调优等领域。通过快速准确地预测程序在不同硬件上的性能，可以帮助开发者选择最佳的算法和参数配置，提高程序运行效率。此外，该方法还可以用于云环境下的资源调度，将任务分配到最合适的GPU上，从而提高资源利用率。

📄 摘要（原文）

Performance modeling, a pivotal domain in program cost analysis, currently relies on manually crafted models constrained by various program and hardware limitations, especially in the intricate landscape of GPGPU. Meanwhile, Large Language Models (LLMs) have demonstrated their effectiveness in addressing diverse programming challenges. Our work establishes a connection between LLMs and performance modeling, employing the LLM as a performance estimator. Through experimental exploration with carefully designed large-scale OpenCL datasets, we highlight the potential capability as well as the main difficulties of using LLMs in handling performance modeling tasks for OpenCL device source programs. As the first study for this line of work, our LLM-based performance model achieves a mean absolute percentage error of $24.25\%$ for a large-scale generated validation set. On a set of publicly available OpenCL programs, our model achieves a mean absolute percentage error of $46.1\%$.