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情報爆発時代のロバストな自動チューニングシステムに向けた数理的基盤技術の研究

信息爆炸时代鲁棒自整定系统数学基础技术研究

基本信息

批准号：
19024018
负责人：
須田礼仁
金额：
$ 4.22万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

情報爆発時代のソフトウェアは, 質・量とも爆発的に大きくなる情報を有効に活用するため, それとおなじくらい爆発的に拡大する計算・通信・記憶資源の多様性に, 柔軟かつロバストに適応する能力を備えなければならない. このような適応能力(以下総じて「自動チューニング機能」と呼ぶ)は, 一般に情報収集→推定→最適化→実行制御という流れで実現される. 本研究では上記の流れの4つの部分のうち, 計算環境や応用分野への依存が少なく, 数理の世界で表現できる推定と最適化の部分に焦点を当て, 自動チューニングの数理の普遍的構造を明らかにし, 情報爆発時代の資源とデータに柔軟かつ確実に適応するシステムを実現するために必要となるロバストな自動チューニング機構の数理的基盤を構築することを目的とする.平成20年度は2つのサブテーマについて特に注力して研究を推進した. 「オンライン自動チューニングのための逐次実験計画」では,一般のBayesモデルにおいて性能を適切に学習できなくなる場合があることを指摘し, そのような事態を確実に回避できるようなBayesモデルの定式化を行った. また, そのようなBayesモデルを具体的に示すことにより, 確実に性能を学習して, 最適解に近づいてゆける手法を確立した. また, 「未知の組み合わせにおける性能の推定」では, 連立一次方程式の反復解法ライブラリであるLisをターゲットとして, 部分的な実験データから未測定のパラメタの組み合わせにおける収束・発散および所要時間を予測することを試みた. その結果, パラメタ探索を効率化する複数の手法が得られた. これらの手法は, 実験および最適化の目的関数によって使い分けるものである. このほか, 自動チューニングとその周辺のさまざまな研究課題に取り組み, また, 3年連続で国際ワークショップを主催し, 自動チューニング研究を世界的にけん引した.

Information explosion era of software, quality, quantity and explosion of large information, information, use, and explosion of large computing, communication, memory resources diversity, flexibility, and adaptability of equipment. The ability to adapt to this problem (hereinafter referred to as "automatic switching function") is generally based on information collection → estimation → optimization → implementation control. In this study, the four parts of the flow are recorded, the computational environment is divided into two parts, the dependence is less, the performance of the mathematical world is estimated, the optimization part is focused, and the universal structure of the mathematical world is automatically changed. Information explosion era of resources and flexibility to ensure that the system is implemented, necessary and automatic, the system of mathematical base to build Heisei 20 years ago, 2 years ago, special attention was paid to research. "Automatic scheduling and sequential implementation plan" is a general Bayes scheduling and performance optimization study. For example, if you want to learn the best solution, you can set up a method to solve it. "Estimation of performance of unknown combinations" is an iterative solution of a linear equation, which is partially implemented in the undetermined combinations of components, such as the prediction of the beam dispersion and the desired time. The result is that the number of methods used to optimize the performance of the system is increasing. The method of optimization is to optimize the target number of the target. This is the third consecutive year of international research, and the third consecutive year of international research, and the third consecutive year of international research.

项目成果

期刊论文数量（73）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

超並列マルチコア環境での自動チューニング機能の有効性:T2Kオープンスパコン上の固有値ソルバを例にして

大规模并行多核环境下自动调优功能的有效性——以T2K开放式超级计算机上的特征值求解器为例

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
0
作者：
Matsui M;et al;片桐孝洋
通讯作者：
片桐孝洋

LOBPCGにおける段階的収束とwindowの効果について

关于LOBPCG中的逐渐收敛和窗口效应

DOI：
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
0
作者：
Nowak D;Ogawa S;Muschen M;Kato M;Kawamata N;Meixel A;Nowak V;Kim HS;Kang S;Paquette R;Chang MS;Thoenissen NH;Mossner M;Hofmann WK;Kohlmann A;Weiss T;Haferlach T;Haferlach C;Koeffler HP.;今村俊幸
通讯作者：
今村俊幸

Indispensable monomials of toric ideals and Markov bases.

环面理想和马尔可夫基的不可或缺的单项式。