Development of Innovative Auto-tuning Middleware With Deep Learning

利用深度学习开发创新的自动调优中间件

基本信息

批准号：
18K19782
负责人：
Katagiri Takahiro
金额：
$ 3.99万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-06-29 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（32）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Auto-tuning of Preconditioners with Deep Learning

通过深度学习自动调整预调节器

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takahiro Katagiri;Kenya Yamada
通讯作者：
Kenya Yamada

Towards Auto-tuning Technology in Exascale Era

迈向百亿亿次时代的自动调谐技术

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takahiro Katagiri
通讯作者：
Takahiro Katagiri

ローレンスバークレー国立研究所(米国)

劳伦斯伯克利国家实验室（美国）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Stable Automatic Tuning Method for Performance Fluctuation

针对性能波动的稳定自动调优方法

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Naoto Seki;Toshiki Tabeta;Akihiro Fujii;Teruo Tanaka
通讯作者：
Teruo Tanaka

ポストムーア時代に向けた自動チューニングに向けて　～スレッド数の動的最適化～

迈向后摩尔时代的自动调优 - 线程数的动态优化 -

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
片桐孝洋;櫻井刀麻
通讯作者：
櫻井刀麻

DOI：
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作者：
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DOI：
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发表时间：
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影响因子：
1.5
作者：
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通讯作者：
Hirata Takafumi

Katagiri Takahiro的其他文献

DOI：
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作者：
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通讯作者：
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