The Periscope Tuning Framework (PTF) enables the automatic optimization of HPC applications. This dissertation provides a methodology based on machine learning that automatically predicts the tuning potential of a tuning plugin for a given application. With this technique, a meta-plugin implemented for PTF drives execution of component plugins when a significant improvement is expected. The quality of the predictions is evaluated for the Compiler Flag Selection Selection and the MPI Parameter Plugin.
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The Periscope Tuning Framework (PTF) enables the automatic optimization of HPC applications. This dissertation provides a methodology based on machine learning that automatically predicts the tuning potential of a tuning plugin for a given application. With this technique, a meta-plugin implemented for PTF drives execution of component plugins when a significant improvement is expected. The quality of the predictions is evaluated for the Compiler Flag Selection Selection and the MPI Parameter Pl...
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Übersetzte Kurzfassung:
Das Periscope Tuning Framework (PTF) ermöglicht die automatische Optimierung von HPC-Anwendungen. Die Dissertation stellt ein Verfahren basierend auf Maschinellem Lernen vor, dass automatisch das Optimierungspotential eines Tuning Plugins für eine gegebene Anwendung abschätzt. Mit dieser Technik wurde ein Meta-Plugin für PTF realisiert, dass vorhandene Tuning Plugins kombiniert und diese nur ausführt, wenn eine signifikante Verbesserung erwartet werden kann. Die Qualität der Vorhersagen wird für das Compiler Flags Selection Plugin und das MPI Parameters Plugin bewertet.
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Das Periscope Tuning Framework (PTF) ermöglicht die automatische Optimierung von HPC-Anwendungen. Die Dissertation stellt ein Verfahren basierend auf Maschinellem Lernen vor, dass automatisch das Optimierungspotential eines Tuning Plugins für eine gegebene Anwendung abschätzt. Mit dieser Technik wurde ein Meta-Plugin für PTF realisiert, dass vorhandene Tuning Plugins kombiniert und diese nur ausführt, wenn eine signifikante Verbesserung erwartet werden kann. Die Qualität der Vorhersagen wird für...
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