cost model | BriefGPT - AI 论文速递

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预算感知查询调优：一种 AutoML 视角
通过将代价单元视为变量，本文挑战了传统的代价模型观点，并提出了查询优化和工作负载调优的解决方案，实验证明了该方法的有效性。
PDF3 months ago
LOOPer: 基于学习的自动代码优化器 for 多面体编译器
LOOPer 是第一个使用基于深度学习的代价模型的多面体自动调度器，覆盖了大量的仿射变换和程序。它支持探索大量的仿射变换序列，并且支持具有多个循环嵌套和矩形 / 非矩形迭代域的程序的优化。我们实现和评估了 LOOPer，并展示其比现有技术获
PDF4 months ago
COSTREAM: 边缘云环境中运算符部署的学习成本模型
COSTREAM 是一种新颖的学习成本模型，用于在边缘云环境中准确预测流式查询的执行成本。该成本模型可用于在异构硬件上找到运算符的初始位置，这在这些环境中尤为重要。我们的评估表明，COSTREAM 能够为初始运算符位置提供高度准确的成本估计
PDF4 months ago
预训练与搜索：利用预训练神经成本模型实现高效的嵌入表分片
本文提出了一种有效的分片方法 ——“预训练和搜索”，使用预训练的神经成本模型作为高效的分片模拟器，并在此基础上使用在线搜索来识别最佳分片方案，实验表明，NeuroShard 可以在分片数据集上以多项改进表现，同时在实际应用中，可以取得 6.
PDFa year ago
利用神经网络推断硬件性能实现最优 VPU 编译器成本建模
本文介绍了一种基于神经网络的成本模型 VPUNN，该模型训练于低级任务分析，能够有效地优化神经网络编译器的工作进度，超越了英特尔 VPU 处理器中最先进的成本建模方法。
PDF2 years ago
成本感知贝叶斯优化
Cost Apportioned BO aims to minimize an objective function as efficiently as possible by combining a cost-effective init
PDF4 years ago
Marvel: 面向空间加速器上的 DNN 运算符的数据中心编译器
研究提出了用于生成各种 DNN 模型运算符在加速器计算和内存资源上的优化映射的编译器和其成本模型的有效性，使用 Maestro Data-Centric（MDC）记法，提供了 DNN 运算符的形式上的理解，提出了一种将映射转换为 MDC 记
PDF4 years ago
CEREALS - 成本效益的基于区域的语义分割主动学习
本文提出一种称为 CEREALS 的主动学习策略，通过自动选择未标记图像集中的部分区域，减少了人类标注的努力，同时最大化语义图像分割方法的性能。实验表明，CEREALS 可以将注释工作量降低到 17%，并保持使用 Cityscapes 完全
PDF6 years ago