集体思维:对实际和协作调音

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经验调音和机器学习技术已经显示出高潜力改善执行时间,功耗,代码大小,各种应用程序的可靠性和其他重要指标超过二十年。然而,他们仍然远离普遍生产使用由于缺乏本机支持自动在一个不断变化和复杂的软件和硬件堆栈,大型和多维优化空间,过长时间的探索,缺乏统一的保存和共享机制的优化知识和研究材料。我们提出解决以上问题的一个可能的合作方式使用集体的思想知识管理系统。与以前相比cTuning框架,这种模块化的基础设施允许通过互联网,保护和共享整个调音与所有相关的工件及其软件和硬件设置除了性能数据的依赖性。它还允许逐步结构、系统化和描述所有可用的研究材料包括工具、标准、数据集、搜索策略和机器学习模型。研究人员可以利用共享组件和可扩展的元数据描述和数据快速、协同验证和改进现有调音和基准测试新的技术或原型。社区现在可以逐渐学习和提高现有计算机系统而复杂的行为的公开行为异常或模型预测不好一个跨学科的社区通过创新的方式进行进一步分析。我们现在几个实用、协作和模型驱动的自动场景。我们也决定释放所有材料c-mind.org/repo设置一个例子一个协作和可再生的研究以及我们新的出版模式在计算机工程实验结果不断共享和社区进行验证。

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