Study on Auto-tuning Method for Numerical Computation and Embedded Systems

数值计算与嵌入式系统自整定方法研究

基本信息

项目摘要

In this research, we extend conventional auto-tuning method for numerical computation libraries to more widely-covered method for numerical software and to show possibility of auto-tuning for the development process of embedded systems.The results of this research are summarized as the following four points :(1) Results on Auto-tuning Algorithm : (a) It is crucial that how to set the sampling points on auto-tuning system for N, which is problem size, for numerical libraries. In this research, we develop new auto-tuning method that auto-tuning system can change the sampling points at run-time. The effectiveness of the proposed method was evaluated on dense and sparse matrix libraries. (b) A new method for computing symmetric dense eigenvalues and eigenvector computation are recently proposed at UC. Berkeley. The method is named MRRR We proposed an auto-tuning method at run-time for the routine of bi-section on the library using MRRR.(2) Results on Auto-tuning Language: For the proposed auto-tuning language of ABCLibScript, we discussed the possibility of extension for ABCLibScript functions to embedded systems. We showed the solution and implementation cues for the extension when we apply the auto-tuning method for current ABCLibScript technologies.(3) Towards to Extension of Auto-Tuning Method on Embedded Systems : We verified the preliminary performance on auto-tuning for embedded systems. The application was used a numerical computation benchmark, like signal processing, for embedded systems. As a result, we obtained 6.4x speedups using a benchmark.(4) Establishment of a Mini Workshop for Auto-tuning and Embedded Systems : We took a place mini workshop by inviting a researcher for research and development division on a company, to show and discuss the real problems on the development process of embedded systems. The impact of this workshop must affect new requirements of auto-tuning study.
本研究将传统的数值计算库自动调优方法推广到更广泛的数值计算软件中,为嵌入式系统的开发过程提供了自动调优的可能性,主要研究成果有以下四点:(1)自动调优算法研究结果:(a)对于数值库而言,如何设置自动调整系统的采样点对于问题大小N至关重要。在本研究中,我们发展了一种新的自动调整方法,即自动调整系统可以在执行阶段改变取样点。在稠密矩阵库和稀疏矩阵库上对该方法的有效性进行了评估。(b)最近,UC提出了一种计算对称稠密特征值和特征向量的新方法。伯克利我们提出了一种在运行时对基于MRRR的函数库中的二段函数进行自动调整的方法。(2)关于自动调优语言的结果:对于所提出的ABCLibScript自动调优语言,我们讨论了将ABCLibScript函数扩展到嵌入式系统的可能性。我们展示了当我们将自动调优方法应用于当前ABCLibScript技术时,扩展的解决方案和实现线索。(3)自动调优方法在嵌入式系统上的扩展:初步验证了该方法在嵌入式系统上的自动调优性能。该应用程序被用作嵌入式系统的数值计算基准,如信号处理。因此,我们使用基准测试获得了6.4倍的加速比。(4)建立自动调谐和嵌入式系统的小型研讨会:我们邀请了一家公司的研究和开发部门的研究人员,举办了一个小型研讨会,展示和讨论嵌入式系统开发过程中的真实的问题。这次研讨会的影响必然会影响到自动调谐研究的新要求。

项目成果

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会议论文数量(0)
专利数量(0)
自動チューニング記述用言語ABCLibScript
自动调优描述语言ABCLibScript
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    篠原厚子;長岡理恵子;扇原淳;下田妙子;佐々木敏;千葉百子;小笠原 嘉泰;片桐孝洋
  • 通讯作者:
    片桐孝洋
d-Spline Based Incremental Parameter Estimation in Automatic Performance Tuning
自动性能调优中基于 d 样条的增量参数估计
ソフトウェア自動チューニングにおける標本点逐次追加型性能パラメタ推定法の疎行列計算への適用
采样点顺序相加性能参数估计方法在稀疏矩阵计算中在软件自动调优中的应用
Performance Of Multisection With Multiple Eigenvalue Method For Symmetric Tridiagonal Eigensolver On Next Generation Multicore Processors
下一代多核处理器上对称三对角本征解算器的多重特征值方法的多分段性能
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Vigeh M.;Yokoyama K.;Ramezanzadeh F.;Dahaghin M.;Fakhriazad E.;Seyedaghamiri Z.;Araki S.;Takahiro Katagiri
  • 通讯作者:
    Takahiro Katagiri
Multi-section with Multiple Eigenvalues Method for Computing Eigenvalues in Symmetric Tridiagonal Eigensolvers
计算对称三对角特征值求解器特征值的多截面多特征值方法
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A Novel Approach for Data Analysis Based on Visualization of Phase Space Distribution Function in Plasma Turbulence Simulations
基于等离子体湍流模拟中相空间分布函数可视化的数据分析新方法
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    10.1585/pfr.17.2403079
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    SADAKATA Tsubasa;KITAZAWA Shuta;NUNAMI Masanori;KATAGIRI Takahiro;OHSHIMA Satoshi;NAGAI Toru
  • 通讯作者:
    NAGAI Toru

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    2009
  • 资助金额:
    $ 2.49万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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