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J-GLOBAL ID：201802283111012749   整理番号：18A1668785

機械学習による計算機トレースの自動生成

著者 (5件)： 土川稔生 (東京工大) ,  大山洋介 (東京工大) ,  野村哲弘 (東京工大) ,  松岡聡 (理研 計算科学研究セ) ,  松岡聡 (東京工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： HPC-165  ページ： Vol.2018-HPC-165,No.28,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2018年07月23日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 計算機トレースとはプログラムを実行した際の様々な情報を記録したものである。これを用いてプログラムのボトルネックなどを発見し,解決することでプログラムの性能向上に繋がる。しかし,計算機トレースを取得するにはプログラムを実際に実行する必要があり,プログラムのサイズによっては多大な時間を要する。本研究では,回帰木などの機械学習の手法を用いることによって,プログラムの特徴量を入力とし,計算機トレースの一種であるL1キャッシュミスなどの計算機トレースを部分的に生成することに成功した。RodiniaベンチマークのPatfinderプログラムに対して,プログラムの問題サイズを変更した際のキャッシュミス数とその累計値をそれぞれ予測誤差19.57%,7.30%の精度で生成することに成功した。(著者抄録)

シソーラス用語： *トレース【計算機】 ,  *機械学習 ,  *プログラム実行 ,  データ管理 ,  生産 ,  ディシジョンツリー ,  予測誤差 ,  学習モデル ,  データ ,  計測 ,  情報
準シソーラス用語： キャッシュミス ,  回帰木 ,  教師データ ,  *計算機トレース ,  自動生成 ,  特徴量

分類 (1件)： 計算機システム運用管理  (JD02020C)

引用文献 (9件)：

• Rodinia Benchmark: available from <http://www.cs.virginia.edu/skadron/wiki/rodinia/index.php/Rodinia:Accelerating_Compute-Intensive_Applications_with_Accelerators>
• Score-P User Manual 3.1: available from <https://silc.zih.tu-dresden.de/scorep-current.pdf>
• PAPI overview: available from <http://icl.cs.utk.edu/papi/overview/index.html>
• Vampir9 User Manual: available from <https://tudresden.de/zih/forschung/ressourcen/dateien/projekte/ vampir/dateien/Vampir-User-Manual.pdf>
• OTF2 documentation: available from <https://silc.zih.tu-dresden.de/otf2-current>

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  計算機 ,  トレース ,  自動生成