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快速调谐的自举参数空间探索

出版:2018年6月12日出版历史

摘要

调整参数以优化性能或其他感兴趣的指标(如能量、可变性等)的任务可能会耗费大量资源和时间。大参数空间的存在使得全面勘探不可行。在本文中,我们提出了一种新的引导方案,称为GEIST,用于参数空间探索,以快速找到性能优化配置。我们的方案将参数空间表示为一个图,其连通性引导信息从已知配置传播。在半监督学习方法对参数图的预测指导下,GEIST能够使用有限的实验结果自适应采样并找到所需的配置。我们展示了GEIST在为几个并行代码(包括LULESH、Kripke、Hypre和OpenAtom)选择应用程序输入选项、编译器标志和运行时/系统设置方面的有效性。

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  1. 快速调谐的自举参数空间探索

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          封面图片ACM会议
          ICS’18:2018年超级计算国际会议记录
          2018年6月
          407页
          国际标准图书编号:9781450357838
          内政部:10.1145/3205289

          版权所有©2018 ACM

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          • 出版:2018年6月12日

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