20.500.12556/RUL-121986
Optimizacija statističnih modelov za izvajanje na heterogenih sistemih
Optimization of Statistical Models for Execution on Heterogeneous Systems
Statistični model v jeziku Stan lahko prevedemo tako, da se izvaja ali na centralni procesni enoti ali na grafični procesni enoti. Napačna izbira naprave lahko močno podaljša čas obdelave. V našem pristopu napravo izbiramo sproti in ob tem učimo odločitveno metodo. Pripravili in preizkusili smo tri take odločitvene metode. Metode se prilagodijo na strojno opremo in odločajo glede na velikost primerka računskega problema. V delu predstavimo programsko arhitekturo, ki omogoča uvedbo funkcij z vgrajenim odločanjem z majhnimi spremembami obstoječe kode. Odločitvene metode smo preizkusili z merjenjem časa izvajanja matematičnih operacij in realnega primera statističnega modela. Odločitvena metoda LinUCB je v vsakem preizkusu dosegla primerljiv ali krajši čas izvajanja, kot na vnaprej izbrani napravi. S predhodnim učenjem odločitvene metode, četudi na manjših primerkih, smo čase izvajanja še skrajšali.
Statistical models made in Stan can execute on a central processing unit or a graphical processing unit. Incorrect choice of the device can significantly extend execution time. Our approach chooses the executing device and trains the decision method during program execution. We implemented and tested three such decision methods. The methods adjust to present hardware and make decisions based on the size of the problem instances. We offer a programming architecture, which allows for easy construction of functions with built-in decision methods. We tested the methods by measuring execution times of selected mathematical operations and a realistic statistical model. In every test case, the LinUCB decision method achieved a similar or shorter execution time than the methods with a device selected in advance. We further reduced execution time by training the decision method ahead of time, despite training instances being smaller than those used for testing.
heterogeni sistemi
Bayesova statistika
GPE
vzorčenje
večroki bandit
optimizacija
heterogeneous systems
Bayesian statistics
GPU
sampling
multi-armed bandit
optimization
true
false
false
Slovenski jezik
Angleški jezik
Magistrsko delo/naloga
2020-11-13 12:00:01
2020-11-13 12:00:09
2024-03-04 09:58:39
0000-00-00 00:00:00
2020
0
0
0000-00-00
NiDoloceno
NiDoloceno
NiDoloceno
0000-00-00
0000-00-00
0000-00-00
25064
40185603
Steblaj_Jurij_-_Optimizacija_statisticnih_modelov_za_izvajanje_na_heterogenih_sistemih.pdf
Steblaj_Jurij_-_Optimizacija_statisticnih_modelov_za_izvajanje_na_heterogenih_sistemih.pdf
1
8DB8FB223BCD9E2D3C8DEA0ACF337719
1f241a998f62599c81023f638d768bb6e54b35b4f2fba81593be056839571aae
07f2525a-a1bb-11eb-a523-00155dcfd717
https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=137102
Fakulteta za računalništvo in informatiko
0
0
0