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题名监督学习模型指导的函数级编译优化参数选择方法研究
被引量：6
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作者
刘慧
赵荣彩
王琦
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机构
解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室
河南师范大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第6期957-968,共12页
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基金
国家重点研发计划"高性能计算"重点专项(2016YFB0200503)
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文摘
基于机器学习的迭代编译方法可以在对新程序进行迭代编译时,有效预测新程序的最佳优化参数组合。现有方法在模型训练过程中存在优化参数组合搜索效率较低、程序特征表示不恰当、预测精度不高的问题。因此,基于机器学习的迭代编译方法是当前迭代编译领域内的一个研究热点,其研究挑战在于学习算法选择、优化参数搜索以及程序特征表示等问题。基于监督学习技术,提出了一种程序优化参数预测方法。该方法首先通过约束多目标粒子群算法对优化参数空间进行搜索,找到样本函数的最佳优化参数;然后,通过动静结合的程序特征表示技术,对函数特征进行抽取;最后,通过由函数特征和优化参数形成的样本构建监督学习模型,对新程序的优化参数进行预测。分别采用k近邻法和softmax回归建立统计模型,实验结果表明,新方法在NPB测试集和大型科学计算程序上实现了较好的预测性能。
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关键词
编译优化参数
监督学习
空间搜索优化
特征抽取
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Keywords
compiler optimization parameter
supervised learning
space search optimization
feature extraction
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名选择-验证-过滤:一种迭代的子图包含查询处理机制
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作者
吕建华
张柏礼
姜杉
陆宁云
王菲菲
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机构
东南大学计算机科学与工程学院
计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学)
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2221-2228,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61073059
61034005)
江苏省自然科学基金项目(BK2010409)
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文摘
近年来,图模型广泛应用于生物信息、计算化学、语义网等领域.目前,"过滤-验证"机制被广泛用于子图包含查询,即首先根据图数据的特征构造索引,然后根据索引产生候选集,最后对候选集中的每一个图进行子图同构验证.在这类算法中,"过滤"阶段是关注的重点,力争过滤掉更多的数据;而"验证"阶段则只是单纯地进行候选图子图同构检测,并没有进一步优化查询性能的可能.因此,提出了一种新的子图包含查询的迭代处理机制:"选择-验证-过滤",可利用从子图同构验证过程中得到的信息,结合数据库中图数据之间的相关关系,进行迭代查询处理.该机制首先选择数据库中的图与查询图进行同构验证,然后根据本次验证得到的信息,结合图数据之间的子图映射关系,进行迭代查询处理.一旦子图同构验证成功则可直接获得查询结果,而若验证不成功,则可以缩小下次迭代的查询搜索空间.为提高验证成功概率,提出了一种基于搜索空间预测的图选择策略.大量实验表明,该算法具有较"过滤-验证"机制更高的查询处理性能.
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关键词
图数据
子图包含查询
选择-验证-过滤
迭代算法
搜索空间优化
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Keywords
graph data
subgraph containment query
selection-verification-filtering
iterativealgorithm
search space optimization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名模型驱动的开发异构多核多级并行的方法
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作者
王淼
邬贵明
漆锋滨
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机构
江南计算技术研究所
数学工程与先进计算国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第3期34-39,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA010304)
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文摘
将异构多核处理器的资源分配问题抽象为一个三维优化空间,空间中的每个元素对应多任务程序的一个并行策略,确定程序有效并行策略的问题转化为优化空间的搜索问题。为了加速搜索,提出一种基于遗传算法的智能搜索方法。实验表明,模型驱动的并行策略选择方法能够在极短的时间内为程序生成较好的并行策略。
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关键词
异构多核处理器
资源分配模型
优化搜索空间
遗传算法
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Keywords
heterogeneous multi-core processors
resource allocation model
optimization space exploration
genetic algorithm
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分类号
TP314
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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