Автотюнінг паралельних програм із використанням статистичного моделювання та машинного навчання
Автотюнінг для складних і нетривіальних програмних систем зазвичай вимагає багато часу внаслідок емпіричного оцінювання великої множини варіантів значень параметрів вхідної паралельної програми у цільовому середовищі виконання. У даній роботі запропоноване вдосконалення методу автотюнінгу на основі...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2018
|
| Назва видання: | Проблеми програмування |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/144581 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Автотюнінг паралельних програм із використанням статистичного моделювання та машинного навчання / А.Ю. Дорошенко, П.А. Іваненко, О.C. Новак, О.А. Яценко // Проблеми програмування. — 2018. — № 2-3. — С. 46-53. — Бібліогр.: 21 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Автотюнінг для складних і нетривіальних програмних систем зазвичай вимагає багато часу внаслідок емпіричного оцінювання великої множини варіантів значень параметрів вхідної паралельної програми у цільовому середовищі виконання. У даній роботі запропоноване вдосконалення методу автотюнінгу на основі використання статистичного моделювання та нейромережевих алгоритмів, що дозволяє суттєво звузити простір можливих значень параметрів, що аналізуються. Застосування підходу продемонстроване на прикладі автотюнінгу паралельної програми сортування, яка комбінує декілька методів сортування, на основі автоматичного навчання нейромережевої моделі на результатах “традиційних” циклів тюнінгу з подальшою заміною частини запусків автотюнера оцінкою зі статистичної моделі. |
|---|