Crowdsourcing experiments

Bu uygulama, araştırmacılar http://github.com/ctuning/ck mevcut açık kaynak Toplu Bilgi Motorunu kullanarak karmaşık sorunları çözmeye yardımcı olmak için deneme crowdsourcing katılmak sağlar. Sen http://cknowledge.org/repo tüm kamu kalabalık sonuçlarını görebilirsiniz! Ayrıca https://github.com/ctuning/ck/wiki/Crowdsourcing-optimization de (dizüstü bilgisayar ve veri merkezleri kullanarak) deney crowdsourcing katılmak için başka yollar göz atabilirsiniz. Son olarak, https://github.com/ctuning/crowdsource-experiments-using-android-devices bu Android uygulamasının açık kaynaklardan elde edebilirsiniz. http://cTuning.org: Bu gelişme kar amacı gütmeyen cTuning vakıf tarafından koordine edilmektedir. , Http://cTuning.org/reproducibility-wiki açık bilim için diğer girişimleri göz atın.

Biz daha hızlı yapmak için kendi araştırma için bir hesaplama kaynakların yetersizliği ve çeşitli iş yüklerini / veri setleri / donanım ile mücadele edilmiştir, bir on yıldan fazla küçük, daha fazla güç verimli, güvenilir kendinden ayarlamalı yazılım ve donanım! Nitekim, bilgisayar sistemleri çok verimsiz hale gelmektedir - 2x boyut küçültme ve çeşitli algoritma parametrelerinin sözde otomatik olarak ayarlanması kullanarak en son donanım popüler algoritmalar (DNN, BLAS, video işleme) için% 40 enerji tasarrufu 10x kat hızlanma elde etmek için günümüzde nadir değildir ve derleyici optimizasyonları. Ancak, bu süreç çok büyük nedeniyle tasarım ve optimizasyon alanları son derece zaman alıcı olduğunu.

Kar amacı gütmeyen cTuning vakıf sayesinde, biz genelinde deneyler iletin, GitHub veya BitBucket yoluyla açık CK biçiminde toplum payı iş yüklerini, veri setleri, araç ve deneysel iş akışlarını bildirmek için bu açık kaynak kodlu Toplu Bilgi teknolojisi (CK) geliştirdik gönüllüler tarafından sağlanan sayısız cihazlar, sinek (aktif öğrenme) çözümler sınıflandırmak, tahmine dayalı analitiği, döviz bilgilerini uygulama ve sonuçları yeniden. Mevcut ortak deneysel GCC ve LLVM derleyici bayrak ayarlama da dahil olmak üzere senaryolar ve biz otomatik OpenCL / CUDA tuning, ölçeklenebilirlik testi, derleyici hata algılama ve sayısal stabilite analizi (CK-tabanlı interaktif raporu görmek eklemeyi planlıyoruz: http://cknowledge.org/ interaktif raporu)! Bu uygulama sadece set bazı rasgele veri ile mobil cihazınızda o ishal olmak ve CK sunucuya geri istatistiklerini göndermek, mevcut herhangi bir kamu CK sunucusunu sorgular (örneğin farklı optimizasyonlar ile paylaşılan bir kriter birkaç ikililer gibi) cihazınız için deneysel paketi alır aktif öğrenme ve tahmine dayalı analitiği kullanılarak işlenir.

Katılımınız bizim açık bilim ve çeşitli konferanslar (ilgili tüm eserler ve tekrarlanabilir ve yeniden bir şekilde yayınlar toplum tarafından onaylanmış olması ile birlikte sonuçları ile deneysel iş akışları paylaşımı) de Artifact Değerlendirme olarak tekrarlanabilir araştırma girişimleri destekler:

* http://cTuning.org/ae

* http://adapt-workshop.org

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

Aşağıdaki yayınlarda uzun vadeli vizyonu hakkında daha fazla bilgi alabilirsiniz:

* 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

Biz mevcut destekçileri teşekkür etmek istiyorum:

* Http://cTuning.org (kar amacı gütmeyen vakıf)

* http://dividiti.com

Biz birçok yeni fikir ve bu teknolojiye dayalı olası projelerimiz var. Daha fazla bilgi ya da bizim etkinliklere katılmak ilgileniyorsanız, büyüyen akademik ve endüstriyel konsorsiyum katılmak optimize veya gerçekçi iş yüklerini paylaşmak, yeni deney crowdsourcing senaryolarını uygulamak, daha fazla bilgi işlem kaynakları sağlamak, yazar ile temasa geçmekten çekinmeyin (Grigori Fursin, http://fursin.net) ya da kamu-posta listesi ile:

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

Deney crowdsourcing katılan ve açık bilim etkinleştirmek için çok teşekkür ederim!