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Enregistrement W2414505127

HiCMA: Hierarchical Computations on Manycore Architectures library

2016· article· en· W2414505127 sur OpenAlexaff
Hatem Ltaief

Notice bibliographique

RevueThe 7th International Conference on Computational Methods (ICCM2016) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceParallel computingNumerical linear algebraLocalityComputationConcurrencyLinear algebraTheoretical computer scienceDistributed computingSynchronization (alternating current)HierarchyAlgorithmNumerical analysisMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hierarchical Computations on Manycore Architectures library (HiCMA) aims to tackle the challenge that is facing the linear algebra community due to an unprecedented level of on-chip concurrency, introduced by the manycore era. HiCMA is a high performance numerical library, which implements hierarchical numerical algorithms (e.g., matrix computations, eigenvalue decomposition, H-matrix, FMM, etc.) on emerging architectures. The hierarchy expression of the algorithms allows to enhance data locality (communication-reducing), while still ensuring embarrassingly parallel workloads (synchronization-reducing). The core idea is to redesign the numerical algorithms and to formulate them as successive calls to hierarchical computational tasks, which are then scheduled on the underlying system using a dynamic runtime system to ensure load balancing. The algorithm is then represented as a Directed Acyclic Graph (DAG), where nodes represent hierarchical tasks and edges show the data dependencies between them.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,914

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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