KR20220168580A - 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 개시는, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법에 관한 것이다. 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법은, 최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하는 단계, 질의의 유효성을 판단하는 단계 및 질의가 유효한 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 단계를 포함하고, 프로그램은 데이터 및 복수의 연산을 포함하고, 중간표현은 복수의 데이터 노드(nodes), 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지(edges)를 포함한다.

Description

프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING OPTIMIZATION APPLICABILITY ON INTERMEDIATE REPRESENTATION FROM PROGRAM}

본 개시는 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로, 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하고, 질의가 유효한지 여부 및 부분 그래프에 대해 최적화 적용이 가능한지 여부를 판단하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

프로그램은 데이터와 데이터에 대해 연산을 실행하는 명령을 포함할 수 있다. 프로그램을 실행하는 가장 간단한 방법은 주어진 명령을 순서대로 실행하는 것이지만, 이 경우, 미래에 주어질 연산을 고려하여 실행할 수 없으므로 최적화 기법을 적용할 수 없는 등의 문제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 주어진 명령을 순서대로 실행하는 대신에, 프로그램과 동일한 의미를 갖는 중간표현을 구성할 수 있으며, 중간표현에 최적화 기법을 적용하여 변형한 뒤 이를 실행할 수 있다. 중간표현을 최적화하여 실행하는 경우, 프로그램의 실행 결과는 유지하면서도 실행 시간, 메모리 사용량 등의 리소스를 절약할 수 있다는 장점이 있으나, 프로그램의 동작을 고려하지 않고 최적화를 하는 경우, 이후 프로그램의 실행에 차질이 생길 수 있다는 문제점이 있다.

본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

본 개시는 방법, 장치(시스템) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법은, 최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하는 단계, 질의의 유효성을 판단하는 단계 및 질의가 유효한 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 단계를 포함하고, 프로그램은 데이터 및 복수의 연산을 포함하고, 중간표현은 복수의 데이터 노드(nodes), 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지(edges)를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로그램은 딥 러닝 프로그램을 포함하고, 데이터는 텐서(Tensor) 타입의 데이터를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 부분 그래프의 최적화 적용이 가능한 경우, 부분 그래프를 최적화하는 단계를 더 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 최적화하는 단계는, 중간표현에 포함된 복수의 연산 노드 중 적어도 일부 노드들을 융합하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 프로그램으로부터 중간표현을 생성하는 단계 및 데이터베이스에 프로그램의 데이터와 중간표현의 데이터 노드의 대응관계를 저장하는 단계를 더 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 데이터베이스에 프로그램의 데이터와 중간표현의 데이터 노드의 대응관계를 저장하는 단계는, 프로그램의 데이터 및 프로그램의 데이터가 중간표현의 데이터 노드를 가리키는 포인터 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 질의의 유효성을 판단하는 단계는, 제1 데이터 노드가 부분 그래프에 포함되는 경우, 제1 데이터 노드에 인접한(adjacent) 연산 노드 및 제1 데이터 노드에 부속한(incident) 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되는 제1 질의 요건을 만족시키는지 여부를 판정하는 단계, 제1 연산 노드 및 제2 연산 노드가 부분 그래프에 포함되고 제1 연산 노드와 제2 연산 노드 사이에 경로(path)가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드와 모든 엣지가 부분 그래프에 포함되는 제2 질의 요건을 만족시키는지 여부를 판정하는 단계 및 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건이 모두 만족되는 경우 질의가 유효하다고 결정하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 단계는, 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성이 있다고 판정하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

정보 처리 시스템은, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하고, 질의의 유효성을 판단하고, 질의가 유효한 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하기 위한 명령어들을 포함하고, 중간표현은 복수의 데이터 노드, 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지를 포함한다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 중간표현을 변환 또는 최적화하기 전에 최적화 가능 여부를 판단함으로써, 부적절한 최적화로 인해 프로그램의 실행 성능이 저하되는 것을 방지할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 중간표현에 대해 최적화를 적용한 뒤 이를 실행함으로써, 실행 결과는 유지하면서 실행 시간이나 메모리 사용량을 감소시킬 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(“통상의 기술자”라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템이 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 질의의 유효성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램에 대한 중간표현을 생성하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 질의의 유효성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따라 중간표현의 적어도 일부를 최적화하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.

본 개시에서, '복수의 A의 각각' 또는 '복수의 A 각각'은 복수의 A에 포함된 모든 구성 요소의 각각을 지칭하거나, 복수의 A에 포함된 일부 구성 요소의 각각을 지칭할 수 있다.

본 개시에서, '중간표현'은 프로그램을 효율적으로 실행하기 위해 생성되는, 프로그램과 동일한 의미를 가지는 그래프 및/또는 이와 연관된 정보를 지칭할 수 있다. 일 실시예에서, 중간표현은 하나 이상의 노드 및 하나 이상의 엣지를 포함할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에서, '중간표현을 생성하는 것' 또는 '중간표현에 노드 또는 엣지를 추가하는 것'은 정보 처리 시스템의 메모리 등에 중간표현과 연관된 정보를 저장하는 것 또는 갱신하는 것을 포함할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에서, '데이터베이스에 저장하는 것'은 데이터베이스에 특정 정보를 저장하거나 데이터베이스에 저장된 특정 정보를 갱신하는 것을 포함할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(110)이 중간표현(130)에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 정보 처리 시스템(110)은 프로그램(120)으로부터 정보를 추출하여 프로그램(120)과 동일한 의미를 갖는 중간표현(130)을 생성 및/또는 갱신할 수 있고, 프로그램(120)과 중간표현(130)의 대응관계를 데이터베이스(140)에 저장 및/또는 갱신할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(110)은 프로그램(120)으로부터 데이터에 대한 정보 및 연산에 대한 정보를 추출할 수 있다. 구체적 예로, 정보 처리 시스템(110)은 프로그램(120)으로부터 새로운 변수 또는 상수의 생성, 변수 값 또는 상수 값의 정의 및 변경, 변수 또는 상수의 자료형, 변수 또는 상수의 크기, 변수 또는 상수의 삭제 또는 소멸 등 데이터에 대한 정보를 추출할 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(110)은 수행되는 연산의 종류, 연산의 입출력 데이터에 대한 정보, 연산의 파라미터 등 연산에 대한 정보를 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로그램(120)은 데이터와 연산으로 이루어진 임의의 프로그램을 지칭할 수 있는데, 예를 들어, 딥 러닝 프로그램 등을 포함할 수 있다. 또한, 데이터는 (딥 러닝)프로그램을 구성할 수 있는 임의의 데이터 타입으로 구현될 수 있는데, 예를 들어, 텐서(Tensor) 타입의 데이터 등을 포함할 수 있다. 정보 처리 시스템(110)은 딥 러닝 프로그램에 포함된 텐서 타입의 데이터로부터 자료형, 각 차원의 크기 등에 대한 정보를 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(110)은 프로그램(120)으로부터 추출한 정보를 이용하여 프로그램(120)에 대한 중간표현(130)을 생성 및/또는 갱신할 수 있다. 여기서, 중간표현(130)은 노드(nodes)와 엣지(edges)를 포함하는 그래프의 형태로 표현될 수 있다. 예를 들어, 프로그램(120)으로부터 추출된 데이터 및 연산은 노드로 표현될 수 있으며, 데이터와 연산의 입출력 관계는 엣지로 표현될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(110)은 프로그램(120)과 중간표현(130)의 대응관계를 데이터베이스(140)에 저장 및/또는 갱신할 수 있다.

예를 들어, 정보 처리 시스템(110)은 딥 러닝 프로그램(120)으로부터 텐서에 대한 정보 및 연산에 대한 정보를 추출할 수 있다. 프로그램(120)에서 새로운 텐서가 생성되는 경우, 정보 처리 시스템(110)은 해당 텐서에 대응하는 데이터 노드를 중간표현(130)에 추가할 수 있으며, 데이터베이스(140)에 프로그램(120)의 텐서와 중간표현(130)의 데이터 노드의 대응관계(예: 프로그램의 텐서가 중간표현의 데이터 노드를 가리키는 포인터 정보)를 저장할 수 있다. 또한, 프로그램(120)에서 텐서가 새로운 텐서로 갱신되는 경우, 중간표현(130)을 갱신할 수 있으며, 데이터베이스(140)에 저장된 대응관계를 갱신할 수 있다. 프로그램(120)에서 연산에 대한 정보(연산의 종류, 입·출력 텐서에 대한 정보 등)를 추출한 경우, 중간표현(130)에 연산 노드를 추가하고, 텐서와 연산의 입출력 관계를 나타내는 엣지를 추가할 수 있다.

상술한 바와 같이 프로그램(120)에 대한 중간표현(130)을 구성하는 경우, 프로그램(120)의 명령을 순서대로 실행하는 대신 중간표현(130)에 대해 최적화를 적용한 뒤 이를 실행함으로써, 실행 결과는 유지하면서 실행 시간이나 메모리 사용량을 감소시킬 수 있다. 예를 들어, GPU(Graphic Processing Unit)를 이용하여 중간표현(130)을 실행하는 경우, 여러 개의 연산을 하나의 연산으로 융합하여 실행함으로써 메모리 접근이 줄어 성능이 향상될 수 있다. 다만, 이러한 최적화가 항상 가능한 것은 아니며, 이후 프로그램(120)의 동작까지 고려하여 최적화를 수행해야 한다. 이에 따라 정보 처리 시스템(110)은 최적화 수행에 앞서, 중간표현(130)의 적어도 일부에 대해 최적화 적용이 가능한지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(110)은 중간표현(130)의 부분 그래프를 질의로서 수신하고, 수신된 부분 그래프에 대해 최적화 적용이 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 최적화는 중간표현(130)에 포함된 연산 노드 중 적어도 일부를 융합하는 것(연산 융합)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(110)은 부분 그래프에 대해 최적화 적용이 가능한지 여부를 판단하기에 앞서, 질의의 유효성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 질의로서 수신된 부분 그래프가 최적화 적용 가능성을 판단하기에 적절한 부분 그래프인지 여부를 판단할 수 있다. 그런 다음, 정보 처리 시스템(110)은 부분 그래프에 대해 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다.

이와 같이, 중간표현(130)을 변환 또는 최적화하기 전에 최적화 가능 여부를 판단함으로써, 부적절한 최적화로 인해 프로그램(120)의 실행 성능이 저하되는 것을 방지할 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(110)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 정보 처리 시스템(110)은 메모리(210), 프로세서(220), 통신 모듈(230) 및 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(110)은 통신 모듈(230)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다.

메모리(210)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 정보 처리 시스템(110)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 정보 처리 시스템(110)에 설치되어 구동되는 중간표현의 생성 및 갱신, 질의의 유효성 판단, 최적화 적용 가능성 판단, 최적화 적용 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 정보 처리 시스템(110)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(230)을 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(230)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 중간표현의 생성 및 갱신, 질의의 유효성 판단, 최적화 적용 가능성 판단, 최적화 적용 등을 위한 프로그램 등)에 기반하여 메모리(210)에 로딩될 수 있다.

프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 모듈(230)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하여, 적어도 하나의 조건을 판단함으로써 질의의 유효성을 판단하고, 질의가 유효한 경우 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다.

통신 모듈(230)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)과 정보 처리 시스템(110)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 정보 처리 시스템(110)이 외부 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 정보 처리 시스템(110)의 프로세서(220)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(230)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말 및/또는 외부 시스템은 정보 처리 시스템(110)으로부터 최적화 적용 가능성 판단 결과, 프로그램의 실행 결과 등을 전달받을 수 있다.

또한, 정보 처리 시스템(110)의 입출력 인터페이스(240)는 정보 처리 시스템(110)과 연결되거나 정보 처리 시스템(110)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 2에서는 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)에 포함되도록 구성될 수 있다. 정보 처리 시스템(110)은 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.

정보 처리 시스템(110)의 프로세서(220)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로부터 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신할 수도 있다. 이 경우, 프로세서(220)는 질의의 유효성을 판단하고, 질의가 유효한 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서(220)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 도시된 바와 같이 프로세서(220)는 중간표현 생성부(310), 최적화 적용 가능성 판단부(320), 중간표현 변환부(330)를 포함할 수 있다. 도 3에서 도시된 프로세서(220)의 내부 구성은 예시일 뿐이며, 일부 실시예에서는 다르게 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 도시된 구성 외 다른 구성을 더 포함할 수 있으며, 도시된 구성의 적어도 일부가 생략될 수 있다. 또한, 도 3에서 프로세서(220)는 단일 프로세서인 것으로 도시되었으나 이에 한정되지 않으며, 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 또한, 도 3에서는 기능적인 측면에서 각 부를 나누어 도시하였으나, 이는 반드시 물리적으로 분리됨을 의미하지는 않는다.

일 실시예에 따르면, 중간표현 생성부(310)는 프로그램으로부터 데이터에 대한 정보 및 연산에 대한 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 중간표현 생성부(310)는 프로그램으로부터 새로운 변수 또는 상수의 생성, 변수 값 또는 상수 값의 정의 및 변경, 변수 또는 상수의 자료형, 변수 또는 상수의 크기, 변수 또는 상수의 삭제 또는 소멸 등 데이터에 대한 정보를 추출할 수 있다. 또한, 중간표현 생성부(310)는 수행되는 연산의 종류, 연산의 입출력 데이터에 대한 정보, 연산의 파라미터 등 연산에 대한 정보를 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로그램은 데이터와 연산으로 이루어진 임의의 프로그램을 지칭할 수 있는데, 예를 들어, 딥 러닝 프로그램 등을 포함할 수 있다, 또한, 데이터는 딥러닝 프로그램을 구성할 수 있는 임의의 데이터 타입으로 구현될 수 있는데, 예를 들어, 텐서 타입의 데이터 등을 포함할 수 있다. 중간표현 생성부(310)는 딥 러닝 프로그램에 포함된 텐서 타입의 데이터로부터 자료형, 각 차원의 크기 등에 대한 정보를 추출할 수 있다.

그런 다음, 중간표현 생성부(310)는 프로그램으로부터 추출한 정보를 이용하여 중간표현을 생성하고, 생성된 중간표현을 저장하거나 갱신할 수 있다. 일 실시예에서, 중간표현은 데이터 및 연산을 나타내는 노드와 데이터와 연산의 입출력 관계를 나타내는 엣지를 포함하는 그래프의 형태로 표현될 수 있다. 중간표현은 정보 처리 시스템의 메모리, 데이터베이스 등에 저장될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

추가적으로, 중간표현 생성부(310)는 프로그램과 중간표현의 대응관계를 데이터베이스에 저장 및/또는 갱신할 수 있다. 중간표현 생성부(310)가 프로그램과 중간표현의 대응관계를 저장 또는 갱신하는 과정은 중간표현 생성, 저장 또는 갱신 과정과 동시에 수행되거나, 중첩적으로 수행되거나, 순차적으로 수행될 수 있다.

예를 들어, 중간표현 생성부(310)는 딥 러닝 프로그램에서 새로운 텐서가 생성되는 정보를 추출하고, 생성된 텐서에 대응하는 데이터 노드를 중간표현에 추가할 수 있으며, 생성된 프로그램의 텐서와 추가된 중간표현의 데이터 노드가 대응된다는 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로그램과 중간표현의 대응관계는 프로그램의 텐서가 중간표현의 데이터 노드를 가리키는 포인터 정보로서 저장될 수 있다. 또한, 중간표현 생성부(310)는 딥 러닝 프로그램에서 텐서가 새로운 텐서로 갱신되는 정보를 추출한 경우, 중간표현에 새로운 데이터 노드를 추가하고, 갱신된 프로그램의 텐서와 추가된 중간표현의 데이터 노드가 대응되는 것으로 대응관계를 수정할 수 있다. 즉, 중간표현 생성부(310)는 프로그램과 중간표현의 대응관계를 갱신할 수도 있다.

다른 예로, 중간표현 생성부(310)는 프로그램에서 연산에 대한 정보를 추출하고, 중간표현에 연산 노드를 추가할 수 있으며, 추출된 연산의 입력 데이터에 대응하는 입력 데이터 노드에서 연산 노드로 향하는 엣지 및 연산 노드에서 연산의 출력 데이터에 대응하는 출력 데이터 노드로 향하는 엣지를 추가할 수 있다.

최적화 적용 가능성 판단부(320)는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하고, 질의의 유효성 및 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 여기서 최적화는 중간표현에 포함된 연산 노드 중 적어도 일부를 융합하는 것(연산 융합)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 최적화 적용 가능성 판단부(320)는 부분 그래프에 대해 최적화 적용이 가능한지 여부를 판단하기에 앞서, 질의의 유효성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 최적화 적용 가능성 판단부(320)는 질의로서 수신된 부분 그래프가 최적화 적용 가능성을 판단하기에 적절한 부분 그래프인지 여부를 판단할 수 있다.

구체적 예로, 최적화 적용 가능성 판단부(320)는 연산 융합이 가능한지 여부를 판단하기 위해, 수신한 부분 그래프에 대해 다음 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건을 만족하는지 여부를 판단함으로써 질의의 유효성을 판단할 수 있다. 연산 융합 최적화를 위한 제1 질의 요건은, 임의의 데이터 노드가 부분 그래프에 포함되는 경우, 해당 데이터 노드에 인접한(adjacent) 연산 노드 및 해당 데이터 노드에 부속한(incident) 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되어야 한다는 것이다. 즉, 부분 그래프의 가장자리 노드는 연산 노드이어야 한다는 조건이 연산 융합 최적화를 위한 제1 질의 요건이다. 또한, 연산 융합 최적화를 위한 제2 질의 요건은, 제1 연산 노드 및 제2 연산 노드가 부분 그래프에 포함되고 제1 연산 노드와 제2 연산 노드 사이에 경로(path)가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드와 모든 엣지가 부분 그래프에 포함되어야 한다는 것이다. 즉, 연산 노드 간에 종속성(dependency)이 있는 경우, 연속한 부분만 융합이 가능하다는 것이 연산 융합 최적화를 위한 제2 질의 요건이다. 최적화 적용 가능성 판단부(320)가 질의의 유효성을 판단하는 방법의 예시는 도 5 및 도 9를 참조하여 보다 상세히 후술된다.

상술한 예시 등의 방법으로 질의의 유효성을 판단한 최적화 적용 가능성 판단부(320)는 질의가 유효하다고 판단한 경우, 부분 그래프에 대한 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 최적화 적용 가능성 판단부(320)는 부분 그래프에 대해 최적화를 적용하여도, 이후 프로그램의 실행에 지장이 없는 지 여부를 판단할 수 있다. 구체적 예로, 최적화 적용 가능성 판단부(320)는 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 지 여부를 판단하고, 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 최적화 적용 가능성이 있다고 판정할 수 있다. 연산 융합의 최적화를 수행하는 경우 중간 데이터 노드가 제거될 수 있는데, 상기 조건을 만족하지 않는 경우, 프로그램에서 추후 중간 데이터 노드에 접근할 가능성이 있다는 것을 뜻하므로 최적화를 적용할 수 없다. 최적화 적용 가능성 판단부(320)가 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시는 도 6 및 도 10을 참조하여 보다 상세히 후술된다.

일 실시예에 따르면, 중간표현 변환부(330)는 최적화 적용 가능성 판단부(320)로부터 중간표현의 부분 그래프에 대한 최적화 적용 가능 여부를 제공받아, 해당 부분 그래프에 대해 최적화를 적용할 수 있다. 예를 들어, 중간표현 변환부(330)는 최적화 적용 가능성 판단부(320)로부터 중간표현의 부분 그래프에 대해 연산 융합의 최적화가 가능하다는 판단을 제공받고, 해당 부분 그래프에 대해 연산 융합의 최적화를 적용할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법(400)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 방법(400)은 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 프로세서)가 최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신함으로써 개시될 수 있다(S410). 여기서, 최적화는 중간표현에 포함된 복수의 연산 노드 중 적어도 일부 노드들을 융합하는 연산 융합을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 중간표현은 프로그램을 효율적으로 실행하기 위해 생성되는, 프로그램과 동일한 의미를 가지는 그래프 및/또는 이와 연관된 정보를 지칭할 수 있다. 여기서, 프로그램은 데이터 및 복수의 연산을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 프로그램은 딥 러닝 프로그램을 포함할 수 있고, 데이터는 텐서 타입의 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 중간표현은 복수의 데이터 노드, 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지를 포함할 수 있다.

그런 다음, 프로세서는 질의의 유효성을 판단할 수 있다(S420). 예를 들어, 프로세서는 아래의 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건이 모두 만족되는 경우, 질의가 유효하다고 결정할 수 있다. 제1 질의 요건은 제1 데이터 노드가 부분 그래프에 포함되는 경우 제1 데이터 노드에 인접한 연산 노드 및 제1 데이터 노드에 부속한 엣지가 모두 상기 부분 그래프에 포함되어야 한다는 것이다. 또한, 제2 질의 요건은 제1 연산 노드 및 제2 연산 노드가 부분 그래프에 포함되고 제1 연산 노드와 제2 연산 노드 사이에 경로가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드와 모든 엣지가 부분 그래프에 포함되어야 한다는 것이다. 즉, 프로세서는 부분 그래프의 가장자리 노드가 연산 노드이어야 한다는 제1 질의 요건 및 연산 노드 사이에 종속성(dependency)이 있는 경우, 연속한 부분만 최적화 대상이 될 수 있다는 제2 질의 요건을 모두 만족하는 경우에만 질의가 유효하다고 결정할 수 있다. 프로세서가 질의의 유효성을 판단하는 방법의 예시는 도 5 및 도 9를 참조하여 보다 상세히 후술된다.

그 후, 프로세서는 질의가 유효한 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다(S430). 예를 들어, 프로세서는 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성이 있다고 판정할 수 있다. 즉, 프로그램에서 추후에 부분 그래프 내의 모든 데이터 노드에 접근할 가능성이 없는 경우에, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성이 있다고 판단할 수 있다. 프로세서가 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시는 도 6 및 도 10을 참조하여 보다 상세히 후술된다.

이와 같이, 중간표현을 최적화하기 전에 최적화 가능 여부를 판단함으로써, 부적절한 최적화로 인해 프로그램의 실행 성능이 저하되는 것을 방지할 수 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 질의의 유효성을 판단하는 방법(S420)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건이 만족되는지 판단하고, 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건이 모두 만족되는 경우에만 질의가 유효하다고 결정할 수 있다. 제1 질의 요건은 특정 데이터 노드가 부분 그래프에 포함되는 경우 해당 데이터 노드에 인접한 연산 노드 및 해당 데이터 노드에 부속한 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되어야 한다는 것이다. 또한, 제2 질의 요건은 특정 연산 노드 쌍이 부분 그래프에 포함되고 해당 연산 노드 쌍 사이에 경로가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드와 모든 엣지가 부분 그래프에 포함되어야 한다는 것이다. 즉, 프로세서는 부분 그래프의 가장자리 노드가 연산 노드이어야 한다는 제1 질의 요건 및 연산 노드 사이에 종속성이 있는 경우, 연속한 부분만 최적화 대상이 될 수 있다는 제2 질의 요건을 모두 만족하는 경우에만 질의가 유효하다고 결정할 수 있다.

프로세서는 먼저 제1 질의 요건이 만족되는지 여부를 판단하기 위해, 제1 질의 요건을 판단하지 않은 부분 그래프 내 데이터 노드를 선택할 수 있다(S510). 그런 다음, 선택된 데이터 노드에 인접한 연산 노드가 모두 부분 그래프에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다(S512). 선택된 데이터 노드에 인접한 연산 노드 중 부분 그래프에 포함되지 않는 연산 노드가 하나라도 존재하는 경우, 프로세서는 질의가 유효하지 않다고 판단하고(S520), 질의의 유효성 판단을 종료할 수 있다.

인접한 연산 노드가 모두 부분 그래프에 포함되는 경우, 프로세서는 선택된 데이터 노드에 부속한 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다(S514). 선택된 데이터 노드에 부속한 엣지 중 부분 그래프에 포함되지 않는 엣지가 하나라도 존재하는 경우, 프로세서는 질의가 유효하지 않다고 판단하고(S520), 질의의 유효성 판단을 종료할 수 있다.

부속한 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되는 경우, 프로세서는 선택된 데이터 노드에 대한 제1 질의 요건 판단을 마치고, 부분 그래프 내 제1 질의 요건을 판단하지 않은 데이터 노드가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S516). 만약, 부분 그래프 내 제1 질의 요건을 판단하지 않은 데이터 노드가 존재하는 경우, 단계 S510로 돌아가 새로운 데이터 노드에 대해 제1 질의 요건을 판단할 수 있다. 이와 같은 방식으로 부분 그래프 내의 모든 데이터 노드에 대해 제1 질의 요건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있으며, 부분 그래프 내 모든 데이터 노드가 제1 질의 요건을 만족하는 경우, 프로세서는 제2 질의 요건을 판단할 수 있다.

프로세서는 제2 질의 요건이 만족되는지 여부를 판단하기 위해, 제2 질의 요건을 판단하지 않은 부분 그래프 내 연산 노드 쌍을 선택할 수 있다(S530). 그런 다음, 프로세서는 선택된 두 연산 노드 사이에 경로가 존재하는지 여부를 판단하고(S532), 경로가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드 및 엣지가 부분 그래프에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다(S534). 경로 상의 노드 또는 엣지 중 부분 그래프에 포함되지 않는 것이 하나라도 존재하는 경우, 프로세서는 질의가 유효하지 않다고 판단하고(S520), 질의의 유효성 판단을 종료할 수 있다.

단계 S532에서 두 연산 노드 사이의 경로가 존재하지 않거나, 단계 S534에서 경로 상의 모든 노드 및 엣지가 부분 그래프에 포함되는 경우, 프로세서는 선택된 연산 노드 쌍에 대한 제2 질의 요건 판단을 마치고, 부분 그래프 내 제2 질의 요건을 판단하지 않은 연산 노드 쌍이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S536). 만약, 부분 그래프 내 제2 질의 요건을 판단하지 않은 연산 노드 쌍이 존재하는 경우, 단계 S530으로 돌아가 새로운 연산 노드 쌍에 대해 제2 질의 요건을 판단할 수 있다. 이와 같은 방식으로 부분 그래프 내의 모든 연산 노드 쌍에 대해 제2 질의 요건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있으며, 부분 그래프 내 모든 연산 노드 쌍에 대해 제2 질의 요건이 만족되는 경우, 프로세서는 질의가 유효하다고 판단함으로써 방법(S420)이 종료될 수 있다(S540).

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법(S430)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 부분 그래프에 대한 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 최적화 적용 가능성이 있다고 판정할 수 있다. 즉, 프로그램에서 추후 부분 그래프 내의 모든 데이터 노드에 접근할 가능성이 없는 경우에, 부분 그래프의 최적화 적용 가능성이 있다고 판단할 수 있다. 연산 융합의 최적화를 수행하는 경우 중간 데이터 노드가 제거될 수 있는데, 프로그램에서 추후 중간 데이터 노드에 접근할 가능성이 있는 경우에, 최적화를 적용하면 프로그램의 실행에 지장이 생길 수 있기 때문이다.

프로세서는 먼저 최적화 적용 가능성을 판단하기 위해, 최적화 적용 가능성을 판단하지 않은 부분 그래프 내 데이터 노드를 선택할 수 있다(S610). 그런 다음, 선택된 데이터 노드에 대응되는 프로그램의 데이터가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S620). 선택된 데이터 노드에 대응되는 프로그램의 데이터가 존재하는 경우, 프로세서는 최적화 적용이 불가하다고 판단하고(S650), 최적화 적용 가능성 판단을 종료할 수 있다.

선택된 데이터 노드에 대응되는 프로그램의 데이터가 존재하지 않는 경우, 프로세서는 부분 그래프 내 최적화 적용 가능성을 판단하지 않은 데이터 노드가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S630). 만약, 부분 그래프 내 최적화 적용 가능성을 판단하지 않은 데이터 노드가 존재하는 경우, 단계 S610로 돌아가 새로운 데이터 노드에 대해 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다. 이와 같은 방식으로 부분 그래프 내의 모든 데이터 노드에 대해 판단할 수 있으며, 부분 그래프 내 모든 데이터 노드에 대응되는 프로그램의 데이터가 존재하지 않는 경우, 프로세서는 부분 그래프에 대한 최적화 적용이 가능하다고 판단함으로써, 방법(S430)을 종료할 수 있다(S640).

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법(700)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 방법(700)은 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 프로세서)가 프로그램으로부터 중간표현을 생성하고(S710), 데이터베이스에 프로그램의 데이터와 중간표현의 데이터 노드의 대응관계를 저장할 수 있다(S720). 여기서, 중간표현은 프로그램을 효율적으로 실행하기 위해 생성되는, 프로그램과 동일한 의미를 가지는 그래프 및/또는 이와 연관된 정보를 지칭할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 중간표현은 복수의 데이터 노드, 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지를 포함할 수 있다.

중간표현을 생성하고, 데이터베이스에 대응관계를 저장하는 예로, 프로세서는 딥 러닝 프로그램으로부터 텐서에 대한 정보 및 연산에 대한 정보를 추출하고, 프로그램에서 새로운 텐서가 생성되는 경우, 프로세서는 해당 텐서에 대응하는 데이터 노드를 중간표현에 추가할 수 있다. 또한, 데이터베이스에 프로그램의 텐서와 중간표현의 데이터 노드의 대응관계(예를 들어, 프로그램의 텐서가 중간표현의 데이터 노드를 가리키는 포인터 정보)를 저장할 수 있다. 프로그램에서 텐서가 새로운 텐서로 갱신되는 경우, 프로세서는 중간표현을 갱신할 수 있으며, 데이터베이스에 저장된 대응관계를 갱신할 수 있다. 또한, 프로그램으로부터 연산에 대한 정보(연산의 종류, 입·출력 텐서에 대한 정보 등)를 추출한 경우, 프로세서는 중간표현에 연산 노드를 추가하고, 텐서와 연산의 입출력 관계를 나타내는 엣지를 추가할 수 있다.

그런 다음, 프로세서는 최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단할 수 있다(S730). 단계 S730의 세부 과정은 도 4의 방법(400)과 동일하거나 유사하게 수행될 수 있다.

최적화 적용이 가능한 경우, 프로세서는 부분 그래프를 최적화할 수 있다(S740). 예를 들어, 프로세서는 중간표현에 포함된 복수의 연산 노드 중 적어도 일부 노드를 융합함으로써, 부분 그래프를 최적화할 수 있다. 이와 같이 여러 개의 연산을 하나의 연산으로 융합하여 실행하는 경우, 메모리 접근이 줄어 프로그램의 실행 성능이 향상될 수 있다.

도 4 내지 도 7에서 도시한 흐름도 및 상술한 설명은 하나의 예시일 뿐이며, 이에 한정되지 않고 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 단계가 생략되거나, 각 단계의 순서가 변경될 수 있으며, 적어도 일부의 단계가 반복 수행되거나, 중첩적으로 수행될 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로그램(800)에 대한 중간표현을 생성하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 프로그램(800)으로부터 데이터에 대한 정보 및 연산에 대한 정보를 추출할 수 있으며, 추출된 정보를 이용하여 중간표현을 생성할 수 있고, 프로그램(800)과 중간표현의 대응관계를 데이터베이스에 저장할 수 있다.

구체적 예로, 제1 상태 내지 제3 상태(810, 820, 830)를 거쳐 프로그램(800)에 대한 중간표현이 생성되고, 프로그램과 중간표현의 대응관계가 데이터베이스에 저장될 수 있다. 제1 상태(810)는 정보 처리 시스템이 프로그램(800)의 셋째 줄까지의 중간표현을 생성하고, 대응관계를 저장한 상태의 예시를 나타낸다. 정보 처리 시스템은 프로그램(800)으로부터 새롭게 생성된 텐서 A, 텐서 B 및 텐서 C에 대한 정보를 추출하고, 이에 대응하는 데이터 노드 A, 데이터 노드 B, 데이터 노드 C를 중간표현에 추가할 수 있으며, 프로그램(800)의 텐서들과 중간표현의 데이터 노드들의 대응관계를 데이터베이스에 저장할 수 있다.

제2 상태(820)는 제1 상태(810) 이후, 정보 처리 시스템이 프로그램(800)의 다섯째 줄까지의 중간표현을 생성하고, 프로그램(800)과 중간표현의 대응관계를 저장한 상태의 예시를 나타낸다. 정보 처리 시스템은 프로그램(800)의 넷째 줄에서 연산 '+'에 대한 정보를 추출하여, 연산 노드 '+', 연산의 출력 데이터(텐서 D)에 대응하는 데이터 노드 D, 연산 '+'의 입출력 관계를 나타내는 세 개의 엣지를 중간표현에 추가할 수 있고, 프로그램(900)의 텐서 D와 중간표현의 데이터 노드 D가 대응된다는 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템은 프로그램(800)의 다섯째 줄에서 연산 '*'에 대한 정보를 추출하여, 연산 노드 '*', 연산의 출력 데이터(텐서 E)에 대응하는 데이터 노드 E, 연산 '*'의 입출력 관계를 나타내는 세 개의 엣지를 중간표현에 추가할 수 있고, 프로그램(800)의 텐서 E와 중간표현의 데이터 노드 E가 대응된다는 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다.

제3 상태(830)는 제2 상태(820) 이후, 프로그램(900)의 여섯째 줄까지의 중간표현이 생성되고, 이에 따라 프로그램(800)과 중간표현의 대응관계가 갱신된 상태의 예시를 나타낸다. 정보 처리 시스템은 프로그램(800)의 여섯째 줄에서 텐서 D가 새로운 텐서로 갱신되는 정보를 추출하여, 갱신된 텐서 D에 대응하는 데이터 노드 D'를 중간표현에 추가할 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템은 프로그램(800)의 텐서 D가 중간표현의 데이터 노드 D'와 대응되는 것으로 데이터베이스에 저장된 대응관계를 갱신할 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 질의의 유효성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프(910, 920, 930)를 질의로서 수신하고, 질의의 유효성을 판단할 수 있다.

예를 들어, 프로세서는 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건이 만족되는지 판단하고, 제1 질의 요건 및 제2 질의 요건이 모두 만족되는 경우에만 질의가 유효하다고 결정할 수 있다. 제1 질의 요건은 특정 데이터 노드가 부분 그래프(910, 920, 930)에 포함되는 경우 해당 데이터 노드에 인접한 연산 노드 및 해당 데이터 노드에 부속한 엣지가 모두 부분 그래프(910, 920, 930)에 포함되어야 한다는 것이다. 또한, 제2 질의 요건은 특정 연산 노드 쌍이 부분 그래프에 포함되고 해당 연산 노드 쌍 사이에 경로가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드와 모든 엣지가 부분 그래프(910, 920, 930)에 포함되어야 한다는 것이다. 즉, 프로세서는 부분 그래프(910, 920, 930)의 가장자리 노드가 연산 노드이어야 한다는 제1 질의 요건 및 연산 노드 사이에 종속성이 있는 경우, 연속한 부분만 최적화 대상이 될 수 있다는 제2 질의 요건을 모두 만족하는 경우에만 질의가 유효하다고 결정할 수 있다.

도 9는 정보 처리 시스템이 질의로서 수신한 부분 그래프(910, 920, 930)의 예시를 도시한다. 제1 부분 그래프(910)를 살펴보면, 데이터 노드 D는 부분 그래프에 포함되는데, 데이터 노드 D에 인접한 연산 노드 '+'는 부분 그래프에 포함되지 않는다. 즉, 가장자리 노드가 연산 노드로 끝나지 않아, 제1 부분 그래프(910)는 제1 질의 요건을 만족하지 않는다.

제2 부분 그래프(920)를 살펴보면, 연산 노드 '+'와 연산 노드 '*'가 모두 부분 그래프에 포함되는데, 두 연산 노드 사이의 경로 위에 있는 데이터 노드 D가 부분 그래프에 포함되지 않는다. 즉, 종속성이 있는 두 연산 노드를 포함하는데도 부분 그래프가 연속적이지 않아, 제2 부분 그래프(920)는 제2 질의 요건을 만족하지 않는다.

제3 부분 그래프(930)를 살펴보면, 부분 그래프에 포함된 데이터 노드 D에 인접한 연산 노드, 데이터 노드 D에 부속한 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되어 제1 질의 요건을 만족하며, 부분 그래프에 포함된 두 연산 노드 사이의 경로 위에 있는 노드와 엣지가 모두 부분 그래프에 포함되어 제2 질의 요건 역시 만족한다. 즉, 정보 처리 시스템은 제3 부분 그래프(930)를 포함하는 질의를 유효하다고 판단할 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 부분 그래프(1010, 1020)에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 최적화 적용 가능성이 있다고 판정할 수 있다. 즉, 프로그램에서 추후 부분 그래프(1010, 1020) 내의 모든 데이터 노드에 접근할 가능성이 없는 경우에, 부분 그래프(1010, 1020)의 최적화 적용 가능성이 있다고 판단할 수 있다. 연산 융합의 최적화를 수행하는 경우 중간 데이터 노드가 제거될 수 있는데, 프로그램에서 추후 중간 데이터 노드에 접근할 가능성이 있는 경우에, 최적화를 적용하면 프로그램의 실행에 지장이 생길 수 있기 때문이다.

도 10은 정보 처리 시스템이 질의로서 수신한 부분 그래프(1010, 1020)와 대응관계가 저장된 데이터베이스의 예시를 도시한다. 제1 부분 그래프(1010)를 살펴보면, 부분 그래프 내에 포함된 데이터 노드 D에 대응되는 프로그램의 데이터(D)가 존재한다. 따라서, 추후 프로그램이 데이터 노드 D에 접근할 가능성을 배제할 수 없어, 정보 처리 시스템은 제1 부분 그래프(1010)에 대한 최적화 적용이 불가능하다고 판단할 수 있다.

제2 부분 그래프(1020)를 살펴보면, 부분 그래프 내에 포함된 데이터 노드 D에 대응되는 프로그램의 데이터가 존재하지 않는다. 따라서, 추후 프로그램이 데이터 노드 D에 접근할 가능성이 없어, 정보 처리 시스템은 제2 부분 그래프(1020)에 대한 최적화 적용이 가능하다고 판단할 수 있다.

도 11은 본 개시의 일 실시예에 따라 중간표현의 적어도 일부를 최적화하는 방법의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 부분 그래프에 대한 최적화 적용이 가능한 경우, 정보 처리 시스템은 부분 그래프를 최적화할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 중간표현에 포함된 복수의 연산 노드 중 적어도 일부 노드를 융합함으로써, 부분 그래프를 최적화할 수 있다.

구체적 예로, 정보 처리 시스템은 도시된 바와 같이 부분 그래프(1110)에 포함된 연산 노드 '+'와 연산 노드 '*'를 하나의 연산 노드 'FMA(Fused Multiply-Add)'로 융합함으로써 중간표현을 변환시킬 수 있다. 이와 같이, 프로그램의 명령을 순서대로 실행하는 대신 중간표현에 대해 최적화를 적용한 뒤 이를 실행함으로써, 실행 결과는 유지하면서 실행 시간이나 메모리 사용량을 감소시킬 수 있다. 예를 들어, GPU를 이용하여 최적화된 중간표현(1120)을 실행하는 경우, 여러 개의 연산을 하나의 연산으로 융합하여 실행함으로써 메모리 접근이 줄어 성능이 향상될 수 있다.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

110: 정보 처리 시스템
120: 프로그램
130: 중간표현
140: 데이터베이스

Claims (9)

1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법에 있어서,
   최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 상기 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하는 단계;
   상기 질의의 유효성을 판단하는 단계; 및
   상기 질의가 유효한 경우, 상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 단계를 포함하고,
   상기 프로그램은 데이터 및 복수의 연산을 포함하고,
   상기 중간표현은 복수의 데이터 노드(nodes), 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지(edges)를 포함하고,
   상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 단계는,
   상기 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성이 있다고 판정하는 단계를 포함하는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로그램은 딥 러닝 프로그램을 포함하고,
   상기 데이터는 텐서(Tensor) 타입의 데이터를 포함하는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 부분 그래프의 최적화 적용이 가능한 경우, 상기 부분 그래프를 최적화하는 단계를 더 포함하는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 최적화하는 단계는,
   상기 중간표현에 포함된 복수의 연산 노드 중 적어도 일부 노드들을 융합하는 단계를 포함하는,
   프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 프로그램으로부터 상기 중간표현을 생성하는 단계; 및
   데이터베이스에 상기 프로그램의 데이터와 상기 중간표현의 데이터 노드의 대응관계를 저장하는 단계
   를 더 포함하는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 데이터베이스에 상기 프로그램의 데이터와 상기 중간표현의 데이터 노드의 대응관계를 저장하는 단계는,
   상기 프로그램의 데이터 및 상기 프로그램의 데이터가 상기 중간표현의 데이터 노드를 가리키는 포인터 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는,
   프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
7. 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법에 있어서,
   최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 상기 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하는 단계;
   상기 질의의 유효성을 판단하는 단계; 및
   상기 질의가 유효한 경우, 상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 단계를 포함하고,
   상기 프로그램은 데이터 및 복수의 연산을 포함하고,
   상기 중간표현은 복수의 데이터 노드(nodes), 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지(edges)를 포함하고,
   상기 질의의 유효성을 판단하는 단계는,
   제1 데이터 노드가 상기 부분 그래프에 포함되는 경우, 상기 제1 데이터 노드에 인접한(adjacent) 연산 노드 및 상기 제1 데이터 노드에 부속한(incident) 엣지가 모두 상기 부분 그래프에 포함되는 제1 질의 요건을 만족시키는지 여부를 판정하는 단계;
   제1 연산 노드 및 제2 연산 노드가 상기 부분 그래프에 포함되고 상기 제1 연산 노드와 상기 제2 연산 노드 사이에 경로(path)가 존재하는 경우, 경로 상의 모든 노드와 모든 엣지가 상기 부분 그래프에 포함되는 제2 질의 요건을 만족시키는지 여부를 판정하는 단계; 및
   상기 제1 질의 요건 및 상기 제2 질의 요건이 모두 만족되는 경우 상기 질의가 유효하다고 결정하는 단계
   를 포함하는, 프로그램의 중간표현에 대한 최적화 적용 가능성을 판단하는 방법.
   
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
9. 정보 처리 시스템으로서,
   메모리; 및
   상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
   를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 프로그램은,
   최적화 적용 가능성 판단의 대상이 되는 중간표현의 부분 그래프를 질의로서 수신하고,
   상기 질의의 유효성을 판단하고,
   상기 질의가 유효한 경우, 상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하기 위한 명령어들을 포함하고,
   상기 중간표현은 복수의 데이터 노드, 복수의 연산 노드 및 복수의 데이터 노드와 복수의 연산 노드의 입출력 관계를 나타내는 복수의 엣지를 포함하고,
   상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성을 판단하는 것은,
   상기 부분 그래프에 포함된 모든 데이터 노드의 각각에 대응되는 프로그램의 데이터가 없는 경우, 상기 부분 그래프의 최적화 적용 가능성이 있다고 판정하는 것을 포함하는, 정보 처리 시스템.

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