Hybrid-Adaptive Thread Tuning: シミュレーション実行ボトルネックの軽減
arXiv cs.MA ・ 2026-08-06
原題: Hybrid-Adaptive Thread Tuning to Mitigate Simulation Execution Bottlenecks in High-Performance Reinforcement Learning Inference
AI による要約
シミュレーションとループの組み合わせを含むシステムでは、シミュレータの実行オーバーヘッドが、動的なワークロードとランタイムスレッド構成に敏感である。既存のマルチスレッド戦略では、スレッドリソースを事前に割り当てるのが難しく、リソース競合、スケジューリングオーバーヘッド、スループットの低下が発生する。AutoThreadは、スレッド数予測に物理情報付きニューラルオペレータを使用し、有限ソースM/M/1キューイングモデルを組み込むことで、シミュレーションボトルネックを軽減する。
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