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Enregistrement W6931430806 · doi:10.5281/zenodo.4065446

spcl/dace: DaCe 0.10

2020· other· en· W6931430806 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

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPython (programming language)Plug-inCompilerVisualizationTransformation (genetics)DebuggingHeaderInteroperabilityUnixScripting language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What's New? <strong>Python frontend improvements</strong>: More Python features are supported, such as return values, tuples, and numpy broadcasting. <code>@dace.program</code>s can now call other programs or SDFGs. <strong>AMD GPU (HIP) Support</strong>: AMD GPUs are now fully supported with HIP code generation. <strong>Easy-to-use transformation APIs</strong>: Apply transformation compositions with one call, enumerate subgraph matches manually, and many more functions now available as part of the dace API. See the new tutorial for examples. <strong>Faster code generation</strong>: Backends now generate lower-level code that is more compiler-friendly. <strong>Instrumentation interface</strong>: Setting the <code>instrument</code> property for SDFG nodes and states enables easy-to-use, localized performance reporting with timers, GPU events, and PAPI performance counters. <strong>DaCe VSCode plugin</strong>: Interactive SDFG viewer and optimizer as part of Visual Studio Code. Download the plugin here. <strong>Type inference and connector types</strong>: In addition to automatic type inference, connectors on nodes can now be defined with explicit types, giving more fine-grained control over type reinterpreting and vector types. <strong>Subgraph transformations</strong>: New transformation type that can work on arbitrary subgraphs. For example, fuse any computation within a state with <code>SubgraphFusion</code>. <strong>Persistent GPU kernel schedule</strong>: Launch persistent kernels with a change of a property! Proportion used of GPU multiprocessors is configurable. <strong>More transformations</strong>: Loop manipulation and other new transformations now available with DaCe. Some transformations (such as <code>Vectorization</code>) made more robust to corner cases. <strong>More tools</strong>: Use <code>sdfgcc</code> to quickly compile and optimize <code>.sdfg</code> files from the command line, generating header and library files. Great for interoperability and Makefiles. <strong>Short DaCe annotation</strong>: Data-centric functions can now be annotated with <code>@dace</code>. <strong>Many minor fixes and additions</strong>: More library nodes (such as <code>einsum</code>) and new properties added, enabling faster performance and more productive high-performance coding than ever.

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), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2330,199

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,189 · 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