会员服务
EASE · 可约的 · 有向 · 情景 · 代码 ·
8 月 29 日
ppOpen-AT: A Directive-base Auto-tuning Language
翻译：暂无翻译
Takahiro Katagiri
Takahiro Katagiri
from arxiv, Source code is available at: https://github.com/Post-Peta-Crest/ppOpenHPC/tree/AT

ppOpen-AT is a domain-specific language designed to ease the workload for developers creating libraries with auto-tuning (AT) capabilities. It consists of a set of directives that allow for the automatic generation of code necessary for AT by placing annotations in the source program. This approach significantly reduces the effort required by numerical library developers. This technical report details the implementation of the AT software and its extended functions, and provides an explanation of the internal specifications of ppOpen-AT.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

软件工程评估（Evaluation and Assessment in Software Engineering，EASE）会议是一个国际领先的会议场所，学术界和实践者可以在此展示和讨论他们对基于证据的软件工程的研究及其对软件实践的影响。第23届EASE将于2019年4月在丹麦哥本哈根举行，由哥本哈根IT大学主办。EASE 2019欢迎向不同领域提交高质量的研究报告：完整的研究论文、短篇论文和手工艺品、新兴成果和愿景、行业轨迹、博士研讨会、海报。官网链接：https://ease2019.org/
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
23+阅读 · 2022年3月3日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
33+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
55+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
MiR-221调控CXCL12/CXCR4生物轴诱导NKT细胞浸润致HBV相关HCC的发病机制
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
基于决策模型和预备电位的运动想象BCI研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
FreeEdit: Mask-free Reference-based Image Editing with Multi-modal Instruction
Arxiv
0+阅读 · 9月26日
Spatial-Temporal Mamba Network for EEG-based Motor Imagery Classification
Arxiv
0+阅读 · 9月19日
ESPnet-EZ: Python-only ESPnet for Easy Fine-tuning and Integration
Arxiv
0+阅读 · 9月14日
CoverUp: Coverage-Guided LLM-Based Test Generation
Arxiv
0+阅读 · 9月13日
Enabling Practical and Privacy-Preserving Image Processing
Arxiv
0+阅读 · 9月5日
LongCite: Enabling LLMs to Generate Fine-grained Citations in Long-context QA
Arxiv
0+阅读 · 9月5日
Container Data Item: An Abstract Datatype for Efficient Container-based Edge Computing
Arxiv
0+阅读 · 9月1日
CBF-LLM: Safe Control for LLM Alignment
Arxiv
0+阅读 · 8月28日
Quest: Query-Aware Sparsity for Efficient Long-Context LLM Inference
Arxiv
0+阅读 · 8月26日
Multi-Paragraph Reasoning with Knowledge-enhanced Graph Neural Network
Multi-Paragraph Reasoning with Knowledge-enhanced Graph Neural Network
Arxiv
17+阅读 · 2019年11月6日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
EASE
可约的
有向
情景
代码
相关VIP内容
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
23+阅读 · 2022年3月3日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
33+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
55+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
FreeEdit: Mask-free Reference-based Image Editing with Multi-modal Instruction
Arxiv
0+阅读 · 9月26日
Spatial-Temporal Mamba Network for EEG-based Motor Imagery Classification
Arxiv
0+阅读 · 9月19日
ESPnet-EZ: Python-only ESPnet for Easy Fine-tuning and Integration
Arxiv
0+阅读 · 9月14日
CoverUp: Coverage-Guided LLM-Based Test Generation
Arxiv
0+阅读 · 9月13日
Enabling Practical and Privacy-Preserving Image Processing
Arxiv
0+阅读 · 9月5日
LongCite: Enabling LLMs to Generate Fine-grained Citations in Long-context QA
Arxiv
0+阅读 · 9月5日
Container Data Item: An Abstract Datatype for Efficient Container-based Edge Computing
Arxiv
0+阅读 · 9月1日
CBF-LLM: Safe Control for LLM Alignment
Arxiv
0+阅读 · 8月28日
Quest: Query-Aware Sparsity for Efficient Long-Context LLM Inference
Arxiv
0+阅读 · 8月26日
Multi-Paragraph Reasoning with Knowledge-enhanced Graph Neural Network
Multi-Paragraph Reasoning with Knowledge-enhanced Graph Neural Network
Arxiv
17+阅读 · 2019年11月6日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
MiR-221调控CXCL12/CXCR4生物轴诱导NKT细胞浸润致HBV相关HCC的发病机制
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
基于决策模型和预备电位的运动想象BCI研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top