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Enregistrement W2011704806 · doi:10.1109/tpds.2013.311

Optimizing the Parallel Tree-Search for Finding Shortest-Span Error-Correcting CDO Codes

2014· article· en· W2011704806 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSpeedupNotationAlgorithmFunction (biology)Tree (set theory)Theoretical computer scienceMathematicsCombinatoricsParallel computingArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding optimal/short-span Convolutional Self-Doubly Orthogonal (CDO) codes and Simplified-CDO (S-CDO) codes for a specified order J is computationally very challenging. This paper describes several optimizations that were applied to an implicitly-exhaustive search algorithm in order to reduce the time required for finding these types of codes. The resulting high-performance parallel implementation provides an impressive speedup that is greater than 16 300 (CDO, <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">${\rm J} = 7$</tex></formula> ) and 6300 (S-CDO, <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">${\rm J} = 8$</tex></formula> ) over the reference implicitly-exhaustive search algorithm, and greater than 2000 <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">$({\rm J} = 17)$</tex></formula> over the fastest published CDO validation function used in high-performance pseudorandom search algorithms. These speedups are achieved through enhancements in the deterministic search-space reduction, and a vastly improved validation function that makes use of a novel data structure for enabling data-reuse and incremental computations. The resulting validation function speedup is greater than 60 000 (S-CDO, <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">${\rm J} = 17$</tex></formula> ) and 190 000 (CDO, <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">${\rm J} = 17$</tex></formula> ) when compared to its reference implementation. The combination of optimizations and load-balancing techniques allowed us to leverage hundreds of processor cores in order to complete an exhaustive search over a search space that is some <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">$10^{14}$</tex></formula> times larger than what was previously possible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle