Crowdsourcing experiments
1 tis.+
Prenosi
Primerno za vse
info
O tej aplikaciji
Ta aplikacija vam omogoča, da sodelujejo pri preizkusu zamaškov za pomoč raziskovalcem reševanje kompleksnih problemov, ki uporabljajo odprtokodne Motor kolektivnega znanja na voljo na http://github.com/ctuning/ck. Ogledate si lahko vse rezultate javne množice na http://cknowledge.org/repo! Ogledate si lahko tudi še druge načine, da bi sodelovali v preizkusu crowdsourcing (z uporabo prenosnih računalnikov in podatkovnih centrov) na https://github.com/ctuning/ck/wiki/Crowdsourcing-optimization. Končno, lahko dobite virov odprtega te aplikacije Android na https://github.com/ctuning/crowdsource-experiments-using-android-devices. Ta razvoj koordinira neprofitna cTuning ustanovitve: http://cTuning.org. Prosimo, preverite naše druge pobude za odprto znanosti na http://cTuning.org/reproducibility-wiki.
Smo se borijo s pomanjkanjem računalniških virov in različnih delovnih obremenitev / podatkovnih nizov / strojne opreme za lastne raziskave, da bi hitreje, manjše, bolj energijsko učinkovit zanesljiv self-tuning programske in strojne opreme za več kot desetletje! Dejansko, računalniški sistemi postajajo zelo neučinkovita - je dandanes ni nič nenavadnega, da dobimo 10x speedups, 2x zmanjšanje velikosti in 40% zmanjšanje porabe energije za popularnih algoritmov (DNN, Blas, video obdelava) na najnovejšo strojno opremo, ki uporabljajo tako imenovano samodejno uglaševanje različnih parametrov algoritma in prevajalnik optimizacije. Vendar pa je ta proces zelo dolgotrajen zaradi zelo velike načrtovanje in optimizacijo prostore.
S pomočjo neprofitnega cTuning ustanovitve, smo razvili to open source kolektivno tehnologije znanja (CK), da naj delež Skupnosti obremenitev s, podatkovne nize, orodij in eksperimentalnih potekov dela v odprti obliki, CK preko GitHub ali BitBucket, množično poskusi čez številni pripomočki, ki jih prostovoljci, razvrsti rešitve na letenje (aktivno učenje), uporabljajo napovedno analitiko, znanja in reprodukcijo rezultate. Naši trenutni skupni eksperimentalni scenariji, vključno z GCC in LLVM prevajalnik zastave tuning in načrtujemo, da bomo dodali samodejno OpenCL / CUDA tuning, testiranje razširljivost, odkrivanje prevajalnik napako in numerična analiza stabilnosti (glej temelji na CK interaktivno poročilo: http://cknowledge.org/ interaktivno-poročilo)! Ta aplikacija preprosto povpraša vse razpoložljive javne CK strežnik, pridobi eksperimentalni paket za vašo napravo (na primer več binarne datoteke v skupni merilo z različnimi optimizacije), da deluje na mobilni napravi z nekaj naključnih podatkov iz in pošiljanje statističnih podatkov nazaj na CK strežnik, da bo obdelano z aktivno učenje in napovedno analitiko.
Vaše sodelovanje podpira našo odprto znanost in ponovljive raziskovalnih pobud, kot artefakt ocenjevanje na različnih konferencah (delitev eksperimentalnih potekov dela z vseh povezanih artefaktov in rezultatov, skupaj z objavami v ponovljiv in ponovno uporabo, tako da bi potrdili skupnosti):
* http://cTuning.org/ae
* http://adapt-workshop.org
* http://ctuning.org/reproducibility-wiki
Lahko si preberete več o naši dolgoročni viziji v naslednjih publikacijah:
* http://arxiv.org/abs/1506.06256
* http://bit.ly/ck-date16
* http://hal.inria.fr/hal-01054763
* http://arxiv.org/abs/1406.4020
* https://hal.inria.fr/inria-00436029
Radi bi se zahvalil našim trenutne podpornike:
* Http://cTuning.org (neprofitna fundacija)
* http://dividiti.com
Imamo veliko novih idej in možnih projektov, ki temeljijo na tej tehnologiji. Če ste zainteresirani, da veš več, ali celo sodelujejo pri naših aktivnostih, pridružite naši rastoči akademsko in industrijsko konzorcij, optimizacijo ali delite svoje realne obremenitve, uvajanje novih scenarijev eksperiment crowdsourcing, zagotovi več računalniških virov, ne oklevajte in priti v stik z avtorjem (Grigorij Fursin, http://fursin.net) ali naš javni poštni seznam:
* https://groups.google.com/forum/#!forum/collective-knowledge
Najlepša hvala za sodelovanje v preizkusnem crowdsourcing in omogoča odprto znanost!
Smo se borijo s pomanjkanjem računalniških virov in različnih delovnih obremenitev / podatkovnih nizov / strojne opreme za lastne raziskave, da bi hitreje, manjše, bolj energijsko učinkovit zanesljiv self-tuning programske in strojne opreme za več kot desetletje! Dejansko, računalniški sistemi postajajo zelo neučinkovita - je dandanes ni nič nenavadnega, da dobimo 10x speedups, 2x zmanjšanje velikosti in 40% zmanjšanje porabe energije za popularnih algoritmov (DNN, Blas, video obdelava) na najnovejšo strojno opremo, ki uporabljajo tako imenovano samodejno uglaševanje različnih parametrov algoritma in prevajalnik optimizacije. Vendar pa je ta proces zelo dolgotrajen zaradi zelo velike načrtovanje in optimizacijo prostore.
S pomočjo neprofitnega cTuning ustanovitve, smo razvili to open source kolektivno tehnologije znanja (CK), da naj delež Skupnosti obremenitev s, podatkovne nize, orodij in eksperimentalnih potekov dela v odprti obliki, CK preko GitHub ali BitBucket, množično poskusi čez številni pripomočki, ki jih prostovoljci, razvrsti rešitve na letenje (aktivno učenje), uporabljajo napovedno analitiko, znanja in reprodukcijo rezultate. Naši trenutni skupni eksperimentalni scenariji, vključno z GCC in LLVM prevajalnik zastave tuning in načrtujemo, da bomo dodali samodejno OpenCL / CUDA tuning, testiranje razširljivost, odkrivanje prevajalnik napako in numerična analiza stabilnosti (glej temelji na CK interaktivno poročilo: http://cknowledge.org/ interaktivno-poročilo)! Ta aplikacija preprosto povpraša vse razpoložljive javne CK strežnik, pridobi eksperimentalni paket za vašo napravo (na primer več binarne datoteke v skupni merilo z različnimi optimizacije), da deluje na mobilni napravi z nekaj naključnih podatkov iz in pošiljanje statističnih podatkov nazaj na CK strežnik, da bo obdelano z aktivno učenje in napovedno analitiko.
Vaše sodelovanje podpira našo odprto znanost in ponovljive raziskovalnih pobud, kot artefakt ocenjevanje na različnih konferencah (delitev eksperimentalnih potekov dela z vseh povezanih artefaktov in rezultatov, skupaj z objavami v ponovljiv in ponovno uporabo, tako da bi potrdili skupnosti):
* http://cTuning.org/ae
* http://adapt-workshop.org
* http://ctuning.org/reproducibility-wiki
Lahko si preberete več o naši dolgoročni viziji v naslednjih publikacijah:
* http://arxiv.org/abs/1506.06256
* http://bit.ly/ck-date16
* http://hal.inria.fr/hal-01054763
* http://arxiv.org/abs/1406.4020
* https://hal.inria.fr/inria-00436029
Radi bi se zahvalil našim trenutne podpornike:
* Http://cTuning.org (neprofitna fundacija)
* http://dividiti.com
Imamo veliko novih idej in možnih projektov, ki temeljijo na tej tehnologiji. Če ste zainteresirani, da veš več, ali celo sodelujejo pri naših aktivnostih, pridružite naši rastoči akademsko in industrijsko konzorcij, optimizacijo ali delite svoje realne obremenitve, uvajanje novih scenarijev eksperiment crowdsourcing, zagotovi več računalniških virov, ne oklevajte in priti v stik z avtorjem (Grigorij Fursin, http://fursin.net) ali naš javni poštni seznam:
* https://groups.google.com/forum/#!forum/collective-knowledge
Najlepša hvala za sodelovanje v preizkusnem crowdsourcing in omogoča odprto znanost!
Posodobljeno dne
Varnost podatkov
Razvijalci lahko tukaj prikažejo informacije o tem, kako njihova aplikacija zbira in uporablja vaše podatke. Preberite več o varnosti podatkov
Podatki niso na voljo.
Ocene in mnenja
4,4
20 mnenj
Kaj je novega
* Fixed problem with OpenME on API 28+
* Changed http access to https
* Added partial support for https://cKnowledge.io
* Changed http access to https
* Added partial support for https://cKnowledge.io