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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science - ICCS 2003 Pt.4 Jun 2-4, 2003 Melbourne, Australia and St. Petersburg, Russia >Performance Modeling for Dynamic Algorithm Selection
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Performance Modeling for Dynamic Algorithm Selection

机译：动态算法选择的性能建模

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Adaptive algorithms are an important technique to achieve portable high performance. They choose among solution methods and optimizations according to expected performance on a particular machine. Grid environments make the adaptation problem harder, because the optimal decision may change across runs and even during runtime. Therefore, the performance model used by an adaptive algorithm must be able to change decisions without high overhead. In this paper, we present work that is modifying previous research into rapid performance modeling to support adaptive grid applications through sampling and high granularity modeling. We also outline preliminary results that show the ability to predict differences in performance among algorithms in the same program.
机译：自适应算法是实现便携式高性能的重要技术。他们根据特定机器上的预期性能在解决方案方法和优化之间进行选择。网格环境使适应问题变得更加困难，因为最佳决策可能会在运行期间甚至在运行期间发生变化。因此，自适应算法使用的性能模型必须能够在不增加开销的情况下更改决策。在本文中，我们提出的工作正在将先前的研究修改为快速性能建模，以通过采样和高粒度建模来支持自适应网格应用程序。我们还概述了初步结果，这些结果表明了可以预测同一程序中算法之间性能差异的能力。

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