auto-tuning | BriefGPT - AI 论文速递

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使用多模态建模和异构 GNN 进行性能优化
本文提出了一种用于调整并行代码区域的技术，该技术通过使用多模态深度学习方法，将异构图神经网络和去噪自编码器用于建模基于中间表示的代码表示，从而在优化线程数量、调度策略、块大小等方面表现出良好的效果。
PDFa year ago
HyperTuner: 适用于数据分析服务的跨层多目标超参数自动调整框架
本文提出 HyperTuner 以实现跨层次多目标超参数自动调整，首先通过其 MOPIR 算法进行多目标参数重要性排名，然后利用 ADUMBO 算法找到帕累托最优配置集，在每个迭代中通过最大化一个新的设计良好的度量选择最有前途的配置。
PDFa year ago
跨异质特征的转移学习用于高效张量程序生成
本文追求解决自动优化张量程序生成的挑战，特别是在异构目标硬件的情况下，我们采用学习联合的神经网络和硬件特征以及基于注意力的方法来剪枝现有数据集，并将其应用于张量程序的调整中。我们的方法可以在不影响配对比较准确性 (PCA) 的情况下，将数据
PDFa year ago
KDDFederatedScope-GNN：面向联邦图学习的统一、全面和高效程序包
该研究提出了一个易于使用的 FGL 软件包 FS-G，提供模块化和表达 FGL 算法的统一视图，包括数据集库、模型库、模型自动调整和隐私攻击以及防御功能，广泛实验验证了其有效性和实用性。
PDF2 years ago
Marian: C++ 实现的高质量低成本神经机器翻译
本文介绍了 “Marian” 小组对 WNMT 2018 共享任务的提交。我们研究了在 GPU 和 CPU 上优化 Transformer 模型的各种方法，包括教师 - 学生训练、低精度矩阵积、自动调节等。通过进一步结合新的平均注意力网络，
PDF6 years ago
3GPP 长期演进系统中动态负载均衡的切换适配
本研究探讨了 LTE 移动性算法的自动调优，通过根据基站的无线负载和相邻单元的负载，调整基站的切换参数，实现了单元之间的流量与负载均衡。模拟结果表明，自动调优过程在呼叫接纳率和用户吞吐量方面都带来了重要的增益。
PDF11 years ago