CTuning 기초
CTuning foundation | |
| 설립. | 전( |
|---|---|
| 설립자 | 그리고리 퍼신 |
| 유형 | 비영리 연구 개발 기관, 엔지니어링 기관 |
| 등록번호 | W943003814 |
| 초점 | 협업 소프트웨어, 오픈 사이언스, 오픈 소스 소프트웨어, 재현성, 컴퓨터 사이언스, 머신 러닝, 아티팩트 평가, 퍼포먼스 튜닝, 지식 관리 |
| 위치 | |
| 오리진스 | 일괄 조정 이니셔티브 및 마일포스트 GCC |
서비스 지역 | 전 세계적으로 |
| 방법 | 협업적이고 재현 가능한 실험을 위한 오픈 소스 도구, 지식의 공개 저장소 및 공통 방법론을 개발합니다. |
| 웹 사이트 | ctuning |
그cTuning 재단은 세계적인 비영리 단체 오픈 소스 도구 개발과 공동의 방법론 Computer에서, 협력 및 재생 지속 가능한 연구,self-optimizing 컴퓨터 systems,[2][3]과 생선을 가능하게 현실적인 컴퓨팅 장치의 자원 봉사자들에 의해 제공을 가로질러 협력적인 최적화를 수행 science,[1]사용하도록 설정합니다.tomate 함께기계 학습 및 시스템 회의 및 저널에서의 tifact 평가.
주목할 만한 프로젝트
- Collective Knowledge - 소프트웨어 프로젝트를 FAIR 원칙에 따라 공통 자동화 액션과 확장 가능한 메타 기술을 사용하여 재사용 가능한 컴포넌트의 데이터베이스로 구성하고, 휴대용 연구 워크플로우를 구현하며, 자원자가 제공하는 다양한 플랫폼에 걸쳐 크라우드 소스 실험을 구현하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
- ACM ReQuEST - 다양한 플랫폼, 환경, 라이브러리, 모델 및 데이터[4] 세트에 걸쳐 속도, 정확도 및 비용 측면에서 딥 러닝 알고리즘에 효율적인 소프트웨어/하드웨어 스택을 공동 설계하는 재현 가능한 품질 효율 시스템 토너먼트
- MILEPOST GCC - 머신러닝 기반의 자기 최적화 컴파일러를 구축하는 오픈 소스 테크놀로지.
- CK 크라우드 튜너 - 범용, 커스터마이즈 및 다목적 자동 튜너.[2]
- CK 패키지 및 환경 매니저 - Python CK API를 통해 CK 워크플로우의 코드 및 데이터 의존성을 검출, 설치 및 재구축할 수 있습니다.
- 아티팩트 평가 - 컴퓨터 시스템 및 기계 학습 컨퍼런스에서 발표된 논문의 실험 결과를 검증합니다.
- Replicatible Papers - 휴대용 워크플로우와 재사용 가능한 연구 컴포넌트가 포함된 재생 가능한 논문의 공개 색인.
역사
그리고리 퍼신은 2009년 Milepost 프로젝트의 마지막에 cTuning.org를 개발하여 커뮤니티 [5][6]활동으로서 머신러닝 기반의 프로그램과 아키텍처 최적화에 관한 연구를 계속하고 있습니다.
cTuning Foundation은 2014년 프랑스에서 비영리 연구 개발 단체로 등록되었습니다.EU TETRACOM 프로젝트와 ARM으로부터 ACM [7]및 IEEE 컨퍼런스를 위한 재현 가능한 연구 방법론을 준비하고 집합적 지식 프레임워크를 개발하기 위한 자금을 받았다.
cTuning Foundation은 2020년 [8]ML의 혁신을 가속화하기 위해 MLCommons에 창립 멤버로 가입했습니다.
자금 조달
현재의 자금은, 유럽연합의 연구 개발 자금 프로그램, 마이크로소프트, 및 그 외의 [9]조직으로부터 조달되고 있습니다.
레퍼런스
- ^ Fursin, Grigori; Anton Lokhmotov; Ed Plowman (January 2016). Collective Knowledge: Towards R&D Sustainability. Proceedings of the 2016 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). Retrieved 14 September 2016.
- ^ a b 그리고리 퍼신, 안톤 록모토프, 드미트리 사벤코, 에벤 업톤다목적 자동 튜닝 및 기계 학습 기법에 대한 협업 연구를 위한 집합적 지식 워크플로우, arXiv:1801.08024, 2018년 1월(arXiv 링크)
- ^ Fursin, Grigori; Abdul Memon; Christophe Guillon; Anton Lokhmotov (January 2015). Collective Mind, Part II: Towards Performance- and Cost-Aware Software Engineering as a Natural Science. Proceedings of the CPC 2016. arXiv:1506.06256. Bibcode:2015arXiv150606256F.
- ^ ACM ReQuEST'18 front matters and report (PDF)
- ^ 세계 최초의 인텔리전트 오픈 소스 컴파일러, 소프트웨어 코드 최적화에 대한 자동 조언 제공, IBM 프레스 릴리즈, 2009년 6월(링크)
- ^ 그리고리 퍼신일괄 조정 이니셔티브: 컴퓨팅 시스템의 개발과 최적화를 자동화 및 가속화합니다.2009년 6월 캐나다 몬트리올 GCC 정상회의 진행 상황 (링크)
- ^ HiPEACinfo, 2015년 7월 TTP 프로젝트 "Collective Knowledge: A Framework for Systemic Performance Analysis and Optimization"에 관한 기사 (링크)
- ^ MLCommons 프레스 릴리즈: "MLCommons가 50개 이상의 글로벌 테크놀로지 및 AI 및 머신러닝 분야의 학술 리더를 출시 및 통합하여 ML 혁신을 가속화합니다." (link)
- ^ c기본 파트너 조정
