컨텐츠

머신 러닝 기술 소개

• 머신 러닝(ML)으로 프로그램 특성 예측 모델 훈련
• 정적 프로파일러 GraalSP 개발 설명

정적 프로파일러와 동적 프로파일러 비교

• 정적 프로파일러: 실행 없이 성능 특성 분석
• 동적 프로파일러: 실행 중 데이터 수집
• AOT 컴파일링 방식 설명
• 정적 프로파일러의 빠른 분석과 정확도 한계

GraalSP 설계 및 개발

• GraalSP: ML 활용한 정적 프로파일러
• 다양한 프로그램 특성 분석 후 ML 모델 훈련
• 정렬 알고리즘 사례를 통한 작동 방식 설명

ML 통합 성과 및 배포

• ML 통합으로 런타임 성능 7.5% 향상
• GraalVM Native Image 최적화 가능성 향상
• ML 모델 프로덕션 환경 배포 과정 논의

참고 자료

• 프로파일 기반 최적화 가이드
• GraalVM 공식 문서
• 머신 러닝 기초 개념