並列ソフトウェアのオンライン自動チューニングのためのBayes的手法
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概要
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本報告では並列ソフトウェアの局所的チューニングパラメタのオンライン自動チューニングのための Bayes 統計に基づく数理手法について論じる.まず,並列ソフトウェアの自動チューニングという問題において,無関連タスク問題,同一タスク問題,相関タスク問題という 3 種類の問題を提案する.本報告では,無関連タスク問題と同一タスク問題に関して Bayes 統計に基づく数理手法を論じる.特に同一タスク問題で,事前情報において候補の優劣の情報がない問題に対する手法を詳述する.本手法は,候補の数が無限であっても適用できるという特徴がある.シミュレーションにより評価した結果,従来手法に比べて Bayes 統計に基づく手法が優れていることが示された.
- 2010-07-27
著者
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