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Approximateネットワークによる高速性と計算精度の自動チューニング基盤

使用近似网络实现高速和计算精度的自动调整平台

基本信息

批准号：
18K11285
负责人：
平澤将一
金额：
$ 2.66万
依托单位：
National Institute of Informatics
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、ノイズ耐性の低い多値変調を用いることで広帯域を実現し、かつビット化けを訂正せずに放置することで低遅延を達成するApproximateネットワークの最適化基盤を探求している。具体的には、Approximateネットワークを用いてアプリケーションを実行する環境において、正しく動作することを保証した上で高速に実行できるパラメータセットを発見する自動チューニング手法を提案している。自動チューニングにおける各試行には一般に性能揺らぎが存在し、揺らぎを含む試行性能を使用してチューニング結果を決定すると、チューニング結果に正しくない揺らぎが発生する。ここから必然的に、本来求める最適なパラメータセットを発見できない問題が生じる。実際NPBベンチマークのCGおよびFTにおいて、探索を打ち切るまで試行を行っても、手動で発見した最適なパラメータセットを発見する割合が高々40%程度となる状況が存在することがわかっている。従って本研究では、性能揺らぎの問題に対応するために、一定数の試行を行うことで標本平均を取得し、取得した標本平均を用いて、母平均を予測する区間推定を用いた探索手法を提案した。2個のパラメータセットによる実行性能の比較には、取得した標本値ではなく、複数回試行することにより計算された信頼区間同士を用いて比較する。これまでにおいて、提案している最適化手法を用いてアプリケーションの最適化を行った結果について性能評価を行った結果、4アプリに対して平均で約26%の性能向上を得られることがわかった。

In this study, we explore how to Approximate the occurrence of low latency and optimize the substrate by adjusting the tolerance of low latency and low latency. Specific, Approximate-based production process for the implementation of environmental protection, positive action, and high-speed implementation of the project Each trial is automatically generated by the general performance of the trial, including the determination of the trial result, and the determination of the trial result. The problem arises from the fact that it is inevitable that the problem should be solved. In practice, NPB may select CG and FT, explore, cut, test, manually detect, optimize, detect, and detect conditions that are higher than 40%. In this study, the number of test results was calculated using the method of estimation. Comparison of performance between two different types of signals The optimization method is used to optimize the performance evaluation results, and the average performance evaluation results are about 26%.