集団チューニングイニシアチブ

Collective Tuning Initiative は、 Grigori Fursinが始めたコミュニティ主導の取り組みで、コンピュータ システムの共同特性評価、最適化、共同設計のための統合APIを備えた無料のオープンソース リサーチ ツールを開発するものです。これらのツールにより、コミュニティからのベンチマーク、データ セット、最適化事例を Collective Optimization Database で統合 Web サービスを通じて共有し、より優れた最適化やアーキテクチャ設計を予測することができます (リポジトリに複数のユーザーから十分な情報が収集されている場合)。^{[1] [2]}共通の研究開発ツールを使用すると、コンピュータ システムの研究開発の品質と再現性が向上し、この分野でのイノベーションが加速します。このアプローチにより、ACM が主催するいくつかの会議で再現性イニシアチブと成果物評価が確立され、受理された論文の成果物の共有と実験結果の検証が促進されました。^[3]

ツールとリポジトリには以下が含まれます。

• 集合最適化データベース: コミュニティからの最適化事例を共有し、収集されたパフォーマンス数値を分析し、統計および機械学習技術に基づいてアプリケーションを高速化するためのコンパイラ最適化を予測するためのWebサービスとプラグインを提供するオープンリポジトリ
• 機械学習ベースのプログラム最適化予測器: プログラム間の類似性(プログラムの特徴)に基づいて、実行時間、コードサイズ、コンパイル時間などの最適化改善要因を提案するWebサービス
• 継続的集団コンパイルフレームワーク: 大規模な最適化空間の探索とコンパイラの自動チューニングを複数のユーザーに自動化および分散します。
• インタラクティブ コンパイル インターフェース: イベント駆動型プラグイン システムを使用して、実稼働コンパイラをインタラクティブな研究ツールセットに変換し、新しい研究コンパイラをゼロから開発する必要がなくなります。
• 複数のデータ セットを使用した集合的なベンチマーク: 反復コンパイルと実行時の適応に関する現実的なベンチマークと調査を可能にします。
• ユニバーサル アダプテーション フレームワーク: 異機種混合のマルチコア コンピュータ アーキテクチャ向けに静的にコンパイルされたプログラムの実行時の適応と最適化を可能にします。

上記のツールはすべて、2015 年にリリースされた ( Collective Knowledge フレームワーク)の一部になりました。

集合最適化データベースは、コミュニティからのベンチマーク、データセット、最適化ケースの共有を可能にするオープンリポジトリであり、複数のユーザーからリポジトリに十分な情報が収集されている場合、統計および機械学習技術に基づいて、最適化データを分析し、プログラム変換や多目的最適化のためのより良いハードウェア設計を予測するためのWebサービスとプラグインを提供します。^[4]

Collective Optimization Database は、コードとアーキテクチャの設計、特性評価、最適化に関する研究の品質と再現性を向上させることも目的としています。これには、プログラム間の類似性に基づいて、プログラムの実行時間、コード サイズ、またはコンパイル時間を改善するための有益な最適化を提案できるオンライン機械学習ベースのプログラム最適化予測器^{[5]が含まれています。Collective Optimization Database は、共同で再現可能なコンピューティング システム研究のための}オープンソースのR&Dツールを開発しているCollective Tuning Initiative ^{[1] [2]}の重要な部分です。

• 集合チューニングセンター
• 集合的なチューニングツール