2015 Fiscal Year Annual Research Report
複合的・階層的な自動チューニングを実現する数理基盤手法の研究とライブラリの開発
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15H02708
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
須田 礼仁 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (40251392)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 昭宏 工学院大学, 情報工学部, 准教授 (10383986)
美添 一樹 東京工業大学, 情報理工学(系)研究科, 研究員 (80449115)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 自動チューニング / ベイズモデル / d-spline / ATMathCoreLib / CBCG法 / AMG / 並列探索 / 数値制約充足問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度である平成27年度には、複合的・階層的な自動チューニングの方式を分析した。様々な場面を想定し、ありうる状況を理論的に分析し、またそれぞれの状況における適切なモデル化の手法について検討した。その結果、複数の自動チューニングに交互作用を仮定するか否かが最重要観点であることが分かった（発表準備中）。
複合的な自動チューニングについて、我々は階層ベイズ的な枠組みを用いていた。しかしモデルごとにプログラムを作らなければならない。これに対し東北大の滝沢らが開発している xevolver を用いて、ベイズモデルを fortran の文法で記述し、そのモデルに性能データをフィッティングするプログラムを自動生成することに成功した。また、効率的なパラメタ探索手法の研究としてd-splineを使った多次元のパラメタ空間探索の効率的実装を研究した。さらに、オンライン自動チューニング用ライブラリ ATMathCoreLib について基底関数の選び方を考察した。マルチコア環境下での特異値分解を例題とし，ユーザが性能特性を把握している場合，いない場合，アルゴリズムと性能パラメータの同時選択を行う場合の3つの類型について，基底関数の選び方を提案し，実験により効果を確認した。
また，直交化アルゴリズムの自動チューニングに向けた基礎研究として，様々な直交化アルゴリズムの精度と安定性について理論的解析を行った。加えて、大規模並列環境で有効になるCBCG法の通信削減手法を提案、有効性を分析した。さらにＡＭＧの階層的パラメタに対するソルバの挙動を分析し、効率的な階層的探索の重要性を確認した。並列探索ライブラリでは、頻出アイテム集合を発見するLCMアルゴリズムを大規模並列化し、さらにその結果を多重検定アルゴリズムLAMPの並列化に応用した。また、数値制約充足問題(NCSP)の大規模並列化の成果も発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度である平成２７年度には、従来手法を整理しその知見をまとめること、また高性能並列アルゴリズムにおける複合的自動チューニングの事例を具体的に集めることを目標としていた。これらはいずれも一定の成果を上げた。ただし数理手法の具体的な提案は来年度に持ち越した点は遅れている。他方、もともと平成２８年度から２９年度に実施を予定していた、自動チューニングライブラリの構築に向けて具体的な進捗が得られたことから、おおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２８年度には、数理の研究ではやや遅れている数理モデルの構築を優先して進め、またプロトタイプ実装を計画している。また、言語の研究では連携研究者と議論を重ね、具体的方向性を固めるところまでは平成２８年度中に行いたい。アプリケーションへの適用に向けては、平成２７年度に検討したアプリケーションの特性とチューニングパラメタの性質の分析を行い、数理手法の提案に向けて準備を行う。
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Research Products
(20 results)
