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王峥老师来实验室做报告
时间:2018-09-29 21:29:18      点击 :次      来源:      收藏

报告时间:2018年9月27日10:00-11:30
报告地点:计算所1101会议室
报告题目:Machine Learning in Compilers 
 

主讲人简介:

        王峥目前是英国兰卡斯特大学副教授,他的主要研究方向是编译技术及并行程序优化。王峥于2011年在英国爱丁堡大学取得博士学位,在此之前他在IBM中国研究院从事并行编程模型的研究工作。他目前已经在并行计算寄编译器相关的高水平会议和期刊发表50余篇相关论文。部分工作获得PACT 2010, PACT 2017, CGO 2017的最佳论文奖,以及PACT 2010, CGO 2013大会最佳报告奖,相关工作被10多所大学在编译课程中选讲。

 
        受中科院计算所计算机体系结构国家重点实验室武成岗老师的邀请,王峥老师于2018年09月27日在十一层会议室1101来计算所交流,做了关于如何利用机器学习自动化编译优化选项的选择和相关技术的报告,并于参会者展开讨论。会议涉及了如何用深度学习生成符合要求的benchmarks以及如何自动化提取相关特征等内容。
        王峥老师目前是英国兰卡斯特大学副教授,他的主要研究方向是编译技术及并行程序优化。王峥于2011年在英国爱丁堡大学取得博士学位,在此之前他在IBM中国研究院从事并行编程模型的研究工作。他目前已经在并行计算寄编译器相关的高水平会议和期刊发表50余篇相关论文。部分工作获得PACT 2010,PACT 2017, CGO 2017的最佳论文奖,以及PACT 2010, CGO 2013大会最佳报告奖,相关工作被10多所大学在编译课程中选讲。
        王峥老师以之前的相关工作作为开场,讲述了人工选取特征,并自动从训练集程序中提取相应特征作为机器学习的输入,最后得到了相应的模型。在测试集中,依据程序的特征和模型,为程序选取合适的编译优化选项,编译运行后得到程序性能的提升比例。话锋一转,如果能够自动提取程序特征,而不用人工参与的话,那么这样的工具用起来会更轻松,学出来的模型说不定也能够大大提升程序运行性能。接下来的时间,王峥老师从如何丰富benchmark数量,如何自动提取benchmark中程序的特征,如何尽量减少profile程序的数量,如何高效得到相关模型等方面进行了详细的展开。最后给大家展示了该工具的效果。
        会议进行的过程中,大家踊跃参与,频频举手提问,就该工作的诸多细节进行了详细的讨论,王峥也一一解答了大家的疑惑。会议结束后,还有不少与会者与王峥老师进行了深入交流。
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