A knowledge discovery methodology for the performance evaluation of scientific software
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we define a knowledge discovery in databases (KDD) methodology to automatically generate metadata (i.e., knowledge rules) from software/machine pair performance databases. This metadata can be used to characterize the computational behavior of various classes of software or machines. The core and the most computationally intensive part of the KDD methodology is the data mining phase which identifies "interesting" patterns from the performance data. The discovery patterns are expressed in a high level representation to be used to summarize and predict the computational behavior of the targeted software/machine. This paper presents an implementation and evaluation of the proposed KDD process for a class of scientific software together with three data mining algorithms (ID3, HOODG, and CN2). For this case study we have selected a set of software that implements the "mesh/grid partitioning " phase of the domain decomposition approach used for the parallel processing of partial differential equation (PDEs) computations. The raw performance database is generated from a population of elliptic PDEs and PELLPACK [HRW 98] solvers by varying the PDE domain, mesh, and domain partitioning (DP) algorithm. The goal of the KDD process here is to evaluate the performance of PELLPACK, CHACO [HL95c], METIS [KK95c], and PARTY [PD96] algorithms/software. This case study shows that (a) the three data mining algorithms used are qualitatively and quantitatively equally effective, (b) the knowledge discovered for the DP algorithms by this KDD process is quantitatively similar to that deduced by purely experimental observations [VH97], and (c) the KDD process is not limited by the size of the performance data and its dimensionality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».