Crowdsourcing experiments

يتيح لك هذا التطبيق مشاركة في التعهيد الجماعي التجربة لمساعدة الباحثين على حل المشاكل المعقدة باستخدام مفتوحة المصدر محرك المعارف الجماعية المتاحة في http://github.com/ctuning/ck. يمكنك ان ترى كل النتائج الحشد العامة في http://cknowledge.org/repo! يمكنك أيضا إجراء فحص طرق أخرى للمشاركة في التعهيد الجماعي لتجربة (باستخدام أجهزة الكمبيوتر المحمولة ومراكز البيانات) في https://github.com/ctuning/ck/wiki/Crowdsourcing-optimization. وأخيرا، يمكنك الحصول على المصادر المفتوحة لهذا التطبيق الروبوت في https://github.com/ctuning/crowdsource-experiments-using-android-devices. ويتم تنسيق هذا التطور من قبل cTuning مؤسسة غير هادفة للربح: http://cTuning.org. من فضلك، تحقق من المبادرات الأخرى للعلوم مفتوحة في http://cTuning.org/reproducibility-wiki.

لقد تم يعاني من نقص في الموارد الحاسوبية ومتنوعة أعباء العمل / مجموعات البيانات / الأجهزة للأبحاث الخاصة بنا لجعل أسرع وأصغر، وأكثر قوة فعالة يمكن الاعتماد عليها برنامج ضبط النفس والأجهزة لأكثر من عقد من الزمان! في الواقع، ونظم الكمبيوتر أصبحت غير فعالة للغاية - بل هو في الوقت الحاضر ليس من غير المألوف للحصول 10X speedups، 2X تخفيض حجم وخفض استهلاك الطاقة بنسبة 40٪ لخوارزميات الشعبية (DNN، بلاس، معالجة الفيديو) على أحدث الأجهزة باستخدام ما يسمى autotuning من مختلف المعلمات خوارزمية وأمثل مترجم. ومع ذلك، هذه العملية وقتا طويلا جدا بسبب كبيرة جدا تصميم والأمثل مسافات.

مع مساعدة من الأساس cTuning غير ربحية، وقد وضعنا هذا المصدر المفتوح تكنولوجيا المعرفة الجماعية (CK) للسماح للأعباء حصة المجتمع، ومجموعات البيانات والأدوات وسير العمل التجريبية في شكل CK مفتوحة عبر جيثب أو BitBucket، على جمع التجارب عبر العديد من الأجهزة التي يقدمها المتطوعون وتصنيف الحلول على الطاير (التعلم النشط)، وتطبيق التحليلات التنبؤية، وتبادل المعرفة وتتكاثر النتائج. لدينا سيناريوهات الحالية المشتركة التجريبية بما في ذلك دول مجلس التعاون الخليجي وLLVM مترجم العلم ضبط، ونحن نخطط لإضافة التلقائي OpenCL / CUDA ضبط واختبار والتدرجية، وكشف مترجم علة وتحليل الاستقرار العددي (انظر تقرير التفاعلي القائم على CK: http://cknowledge.org/ تقرير: التفاعلي)! هذا التطبيق ببساطة الاستعلامات أي خادم CK العامة المتاحة، يحصل حزمة التجريبية لجهازك (مثل عدة ثنائيات من معيارا المشتركة مع تحسينات مختلفة)، تشغيله على الجهاز المحمول الخاص بك مع بعض بيانات عشوائية وضع وارسال الإحصاءات إلى الخادم CK أن يكون معالجتها باستخدام التعلم النشط والتحليلات التنبؤية.

تدعم مشاركتكم لنا العلم مفتوح ومبادرات البحوث استنساخه مثل تقييم قطعة أثرية في مختلف المؤتمرات (تقاسم سير العمل التجريبية مع جميع القطع الأثرية والنتائج جنبا إلى جنب مع المنشورات بطريقة متكررة وقابلة لإعادة الاستخدام ليتم التصديق عليها من قبل المجتمع ذات الصلة):

* http://cTuning.org/ae

* http://adapt-workshop.org

* http://ctuning.org/reproducibility-wiki

يمكنك قراءة المزيد عن رؤيتنا على المدى الطويل في المنشورات التالية:

* 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

ونود أن نشكر أنصار الحالي لدينا:

* http://cTuning.org (مؤسسة غير ربحية)

* http://dividiti.com

لدينا العديد من الأفكار الجديدة والمشاريع الممكنة على أساس هذه التكنولوجيا. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أو حتى المشاركة في أنشطتنا، والانضمام لدينا كونسورتيوم الأكاديمي والصناعي المتنامي، وتحسين أو تبادل أعباء العمل واقعية بك وتنفيذ سيناريوهات التجربة التعهيد الجماعي الجديدة، وتوفير المزيد من الموارد الحاسوبية، لا تتردد في الحصول على اتصال مع المؤلف (غريغوري Fursin، http://fursin.net) أو عن طريق قائمتنا البريدية العامة:

* https://groups.google.com/forum/#!forum/collective-knowledge

شكرا جزيلا لك على المشاركة في التعهيد الجماعي التجربة وتمكين العلم مفتوحة!