Crowdsourcing experiments

এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপনি পরীক্ষা ভিড় উৎপাদক অংশগ্রহণের গবেষকরা জটিল সমস্যার ওপেন সোর্স সমষ্টিগত জ্ঞান ইঞ্জিন http://github.com/ctuning/ck এ উপলব্ধ ব্যবহার সমাধানে সহায়তা করার জন্য দেয়. আপনি http://cknowledge.org/repo এ সব পাবলিক ভিড় ফলাফল দেখতে পারেন! এছাড়াও আপনি পরীক্ষা ভিড় উৎপাদক অংশগ্রহণের অন্য উপায়ে https://github.com/ctuning/ck/wiki/Crowdsourcing-optimization এ (ল্যাপটপ এবং তথ্য কেন্দ্র ব্যবহার করে) চেক আউট করতে পারেন. অবশেষে, আপনি https://github.com/ctuning/crowdsource-experiments-using-android-devices এই Android এর অ্যাপ্লিকেশন খোলা সূত্র পেতে পারেন. http://cTuning.org এই উন্নয়ন অলাভজনক cTuning ভিত্তি দ্বারা সমন্বিত হয়. অনুগ্রহ করে, http://cTuning.org/reproducibility-wiki খোলা বিজ্ঞান জন্য আমাদের অন্যান্য উদ্যোগের চেক আউট.

আমরা আমাদের নিজের গবেষণার জন্য গণনীয় সম্পদের অভাব ও বৈচিত্র্যময় চাপ / ডেটা সেট / হার্ডওয়্যার সঙ্গে সংগ্রাম হয়েছে দ্রুততর করতে, আরও ছোট, আরও শক্তি দক্ষ নির্ভরযোগ্য স্ব-সুরকরণ সফ্টওয়্যার এবং এক দশকের বেশী জন্য হার্ডওয়্যার! প্রকৃতপক্ষে, কম্পিউটার সিস্টেম খুবই অদক্ষ হয়ে উঠছে - এটা, আজকাল 10x speedups প্রাপ্ত বিরল না 2x আকার কমানো এবং বিভিন্ন অ্যালগরিদম পরামিতি তথাকথিত autotuning ব্যবহার সর্বশেষ হার্ডওয়্যারে জনপ্রিয় আলগোরিদিম (DNN, Blas, ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ) জন্য 40% শক্তি হ্রাস এবং কম্পাইলার অপ্টিমাইজেশন. যাইহোক, এই প্রক্রিয়া অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ খুব বড় কারণে নকশা এবং অপ্টিমাইজেশান স্পেস হয়.

অলাভজনক cTuning ভিত্তি সাহায্যে, আমরা এই ওপেন সোর্স সমষ্টিগত জ্ঞান প্রযুক্তি (সিকে) সম্প্রদায়ে ভাগ চাপ, ডেটা সেট, সরঞ্জাম ও পরীক্ষামূলক কার্যপ্রবাহগুলি GitHub বা BitBucket মাধ্যমে একটি খোলা সিকে বিন্যাসে দিন জুড়ে পরীক্ষায় প্রসূত উদ্ভাবন করেছেন স্বেচ্ছাসেবকদের দ্বারা উপলব্ধ অনেক ডিভাইস, মাছি (সক্রিয় লার্নিং) উপর সমাধান শ্রেণীভুক্ত, ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ অ্যানালিটিক্স, বিনিময় জ্ঞান প্রয়োগ এবং ফলাফল পুনরুত্পাদন. জিসিসি এবং LLVM কম্পাইলার পতাকা টিউনিং সহ আমাদের বর্তমান ভাগ পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে, এবং আমরা স্বয়ংক্রিয় OpenCL / CUDA টিউনিং, কর্মপরিধি টেস্টিং, কম্পাইলার বাগ সনাক্তকরণ এবং সংখ্যাসূচক স্থায়িত্ব বিশ্লেষণ (সিকে ভিত্তিক ইন্টারেক্টিভ রিপোর্ট দেখুন যোগ পরিকল্পনা: http://cknowledge.org/ ইন্টারেক্টিভ-রিপোর্ট)! এই অ্যাপ্লিকেশনটি সহজভাবে কোনো উপলব্ধ সর্বজনীন সিকে সার্ভার জিজ্ঞাস্যগুলি, (যেমন বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন সঙ্গে একটি ভাগ বেঞ্চমার্ক এর বিভিন্ন বাইনারি হিসেবে) আপনার ডিভাইসের জন্য পরীক্ষামূলক প্যাক পেলো, কিছু র্যান্ডম ডেটা সেট সঙ্গে আপনার মোবাইল ডিভাইসের উপর এটি সঞ্চালিত হয় ও পরিসংখ্যান সিকে সার্ভারে ফেরত পাঠানো হবে সক্রিয় লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে প্রসেস.

আপনার অংশগ্রহণ আমাদের খোলা বিজ্ঞান এবং যেমন বিভিন্ন সম্মেলন (সমস্ত সম্পর্কিত হস্তনির্মিত এবং একটি গঠনকর এবং reusable ভাবে প্রকাশনা সম্প্রদায় দ্বারা যাচাই করা সহ ফলাফল সঙ্গে পরীক্ষামূলক কার্যপ্রবাহগুলি ভাগ) এ হস্তনির্মিত বস্তু মূল্যায়ন যেমন গঠনকর গবেষণা উদ্যোগ সমর্থন:

* http://cTuning.org/ae

* http://adapt-workshop.org

* http://ctuning.org/reproducibility-wiki

আপনি নিম্নলিখিত প্রকাশনায় আমাদের দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টি সম্পর্কে আরো পড়তে পারেন:

* http://arxiv.org/abs/1506.06256

* http://bit.ly/ck-date16

* http://hal.inria.fr/hal-01054763

* http://arxiv.org/abs/1406.4020

* https://hal.inria.fr/inria-00436029

আমরা আমাদের বর্তমান সমর্থকরা ধন্যবাদ জানাতে চাই:

* Http://cTuning.org (অলাভজনক ফাউন্ডেশন)

* http://dividiti.com

আমরা অনেক নতুন ধারনা এবং এই প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য প্রকল্প আছে. আপনি আরো জানতে বা এমনকি আমাদের কর্মকান্ডে অংশ নিতে আগ্রহী হন, তাহলে, আমাদের ক্রমবর্ধমান একাডেমিক এবং শিল্প সাহচর্য যোগদানের অপটিমাইজ বা আপনার বাস্তবানুগ চাপ ভাগ, নতুন পরীক্ষা ভিড় উৎপাদক পরিস্থিতিতে বাস্তবায়ন, আরো গণনামূলক প্রদান লেখক সঙ্গে স্পর্শ পেতে বিব্রত বোধ করবেন না (Grigori Fursin, http://fursin.net) অথবা আমাদের পাবলিক মেইলিং তালিকা মাধ্যমে:

* https://groups.google.com/forum/#!forum/collective-knowledge

আপনি পরীক্ষা ভিড় উৎপাদক অংশগ্রহণ এবং খোলা বিজ্ঞান সক্রিয় জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ!