統計的パターン認識手法によるソフトウェア自動チューニングのための実験計画(HPC-3:自動チューニングI,2008年並列/分散/協調処理に関する『佐賀』サマー・ワークショップ(SWoPP佐賀2008))
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概要
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本稿では、ソフトウェア自動チューニングにおける実験時間を緩和するための汎用的な実験計画的手法として、統計的パターン認識手法を用いたアプローチの提案を行う。提案するアプローチは実験結果を成功と失敗に分類し、既存の結果、つまりパラメタ組とその分類の対応による学習から、成功する確率が高い実験のみを実行する。分類モデルとしては単純ベイズ(階層ベイズ)識別器を採用した。これは変数群の独立性を仮定するが、多くの場合に期待よりもよく働くことが知られている。実験には小武守らの開発した疎行列線形方程式の反復解法ライブラリであるLisを用いた。実験で設定したパラメタ組の候補は固定で全7035組あり、例えばある行列については全て実行すると1日程度必要となるところ約8時間で、成功する実験のうちおよそ9割を実行することができた。
- 2008-07-29
著者
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須田 礼仁
東京大学情報理工学系研究科
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須田 礼仁
東京大学大学院情報理工学系研究科
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須田 礼仁
東大
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須田 礼仁
Jst‐crest
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小谷 和正
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
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