グリゴリー・フルシン

グリゴリー・フルシン
母校	エディンバラ大学
知られている	MILEPOST GCC、cTuning 基盤、Collective Knowledge フレームワーク、Collective Mind、ACM および IEEE カンファレンスでの成果物評価
受賞歴	Test of Time賞（IEEE/ACMコード生成と最適化に関する国際シンポジウム、2017年）[1]
科学者としてのキャリア
フィールド	コンピュータ工学 機械学習
機関	cチューニングの基礎 インリア エディンバラ大学
論文	数値計算アプリケーションのための反復コンパイルとパフォーマンス予測 (2004 ; 20 年前) （2004年）
Webサイト	ファーシン

グリゴリ・フルシンはイギリス人^[2]のコンピュータ科学者であり、非営利団体CTuning財団の会長、MLCommonsの創設メンバー^[3]、MLCommonsの自動化と再現性に関するタスクフォースの共同議長を務めています。^[4]彼の研究グループは、オープンソースの機械学習ベースの自己最適化コンパイラであるMILEPOST GCCを作成しました。これは世界初とされています。^[5] MILEPOSTプロジェクトの最後に、彼はボランティアが提供するさまざまなデバイス間でプログラム最適化と機械学習をクラウドソース化するcTuning財団を設立しました。彼の財団はまた、オープンリサーチをサポートするためにCollective Knowledge FrameworkとCollective Mind ^{[6]を開発しました。2015年以来、フルシンはいくつかの}ACMおよびIEEEコンピュータシステム会議でアーティファクト評価を主導しています。彼はまた、 ACMの出版におけるデータ、ソフトウェア、および再現性に関するタスクフォースの創設メンバーでもあります。^{[7] [8] [9]}

フルシンは2005年にエディンバラ大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得しました。エディンバラ大学在学中、彼は実用的なプログラムの自動チューニングとパフォーマンス予測の基礎に取り組みました。^[10]

• Collective Mind - 人間に優しいインターフェースを備えた、移植可能で拡張可能ですぐに使える自動化レシピのコレクション。コミュニティが、多様で継続的に変化するモデル、データセット、ソフトウェア、ハードウェアにわたって複雑なAI、ML、その他のアプリケーションやシステムを作成、ベンチマーク、最適化するのに役立ちます。^{[11] [6] [12] [13]}
• Collective Knowledge – 研究者や実務者がFAIR原則^[14]に基づいた共通APIを使用して再利用可能なコンポーネントと移植可能なワークフローのデータベースとしてソフトウェアプロジェクトを整理し、迅速にプロトタイプを作成し、クラウドソーシングし、研究実験を再現できるようにするオープンソースフレームワーク。
• MILEPOST GCC – 機械学習ベースのコンパイラを構築するためのオープンソース テクノロジー。
• インタラクティブ コンパイル インターフェイス- 外部の自動チューニングと学習のためにコンパイラの内部機能と最適化の決定を公開するプラグイン フレームワーク。
• cTuning 財団– 共同で再現可能な実験を行うためのオープンソース ツールと共通の方法論を開発する非営利の研究組織。
• アーティファクト評価 - コンピュータシステムや機械学習の会議で発表された論文の実験結果の検証。^{[15] [16] [17]}