Crowdsourcing experiments

प्रयोग में भाग लेने के लिए जटिल समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए अनुसंधान crowdsourcing!

यह आवेदन आप प्रयोग crowdsourcing में भाग लेने के शोधकर्ताओं जटिल समस्याओं का खुला स्रोत सामूहिक ज्ञान इंजन http://github.com/ctuning/ck पर उपलब्ध का उपयोग सुलझाने में मदद करने की सुविधा देता है। आप http://cknowledge.org/repo पर सभी सार्वजनिक भीड़ परिणाम देख सकते हैं! तुम भी प्रयोग crowdsourcing में भाग लेने के लिए अन्य तरीके https://github.com/ctuning/ck/wiki/Crowdsourcing-optimization पर (लैपटॉप और डेटा केंद्रों का उपयोग) बाहर की जाँच कर सकते हैं। अंत में, आप https://github.com/ctuning/crowdsource-experiments-using-android-devices पर यह एंड्रॉयड एप्लिकेशन का खुला स्रोतों मिल सकती है। http://cTuning.org: यह विकास गैर लाभ cTuning फाउंडेशन द्वारा समन्वित है। कृपया, http://cTuning.org/reproducibility-wiki पर खुला विज्ञान के लिए हमारे अन्य पहल की जाँच करें।

हम अपने स्वयं के अनुसंधान के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधनों की कमी और विविध वर्कलोड / डाटा सेट / हार्डवेयर के साथ संघर्ष कर रहा है तेजी से बनाने के लिए, छोटे, अधिक बिजली कुशल विश्वसनीय आत्म ट्यूनिंग सॉफ्टवेयर और एक दशक से अधिक के लिए हार्डवेयर! दरअसल, कंप्यूटर सिस्टम बहुत अक्षम होते जा रहे हैं - यह आजकल 10x speedups प्राप्त करने के लिए असामान्य नहीं है 2x आकार में कमी और विभिन्न एल्गोरिथ्म मापदंडों के तथाकथित autotuning में नवीनतम हार्डवेयर पर लोकप्रिय एल्गोरिदम (DNN, Blas, वीडियो प्रसंस्करण) के लिए 40% ऊर्जा की कमी और संकलक अनुकूलन। हालांकि, इस प्रक्रिया बहुत समय लगता है बहुत बड़ी होने के कारण डिजाइन और अनुकूलन के रिक्त स्थान है।

गैर लाभ cTuning फाउंडेशन की मदद से, हम इस खुले स्रोत सामूहिक ज्ञान प्रौद्योगिकी (सीके) समुदाय शेयर वर्कलोड, डेटा सेट, उपकरण और प्रयोगात्मक वर्कफ़्लोज़ GitHub या BitBucket के माध्यम से एक खुला सी.के. प्रारूप में जाने के लिए, भर में प्रयोगों crowdsource विकसित किया है स्वयंसेवकों द्वारा प्रदान की कई उपकरणों, मक्खी (सक्रिय सीखने) पर समाधान वर्गीकृत, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, विदेशी मुद्रा ज्ञान लागू करते हैं और परिणाम प्रतिलिपि। जीसीसी और LLVM संकलक झंडा ट्यूनिंग सहित हमारे वर्तमान साझा प्रयोगात्मक परिदृश्यों, और हम स्वत: OpenCL / CUDA ट्यूनिंग, scalability परीक्षण, संकलक बग का पता लगाने और संख्यात्मक स्थिरता विश्लेषण (सीके आधारित इंटरेक्टिव रिपोर्ट देख जोड़ने की योजना: http://cknowledge.org/ इंटरैक्टिव-रिपोर्ट)! इस एप्लिकेशन के पास बस किसी भी उपलब्ध सार्वजनिक सी.के. सर्वर से पूछता है, (जैसे विभिन्न अनुकूलन के साथ एक साझा बेंचमार्क के कई binaries के रूप में) अपनी डिवाइस के लिए प्रयोगात्मक पैक प्राप्त है, कुछ बेतरतीब डेटा सेट के साथ अपने मोबाइल डिवाइस पर चलाता है और सांख्यिकी सी.के. सर्वर को वापस भेजने के लिए सक्रिय सीखने और भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी का उपयोग संसाधित।

आपकी भागीदारी हमारे खुले विज्ञान और इस तरह के विभिन्न सम्मेलनों (सभी संबंधित कलाकृतियों और एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और पुन: प्रयोज्य रास्ते में प्रकाशन समुदाय द्वारा मान्य किया जा करने के साथ-साथ परिणामों के साथ प्रयोगात्मक वर्कफ़्लोज़ साझा) पर साक्ष्य मूल्यांकन के रूप में प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान पहल का समर्थन करता है:

* http://cTuning.org/ae

* http://adapt-workshop.org

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

आप निम्नलिखित प्रकाशनों में हमारे दीर्घकालिक दृष्टि के बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं:

* 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

हम अपने वर्तमान समर्थकों का शुक्रिया अदा करना चाहते हैं:

* Http://cTuning.org (गैर लाभकारी फाउंडेशन)

* http://dividiti.com

हम कई नए विचारों और इस तकनीक के आधार पर संभव परियोजनाओं है। आप और अधिक जानना या यहां तक ​​कि हमारी गतिविधियों में भाग लेने के लिए रुचि रखते हैं, हमारी बढ़ती शैक्षणिक और औद्योगिक संघ में शामिल होने का अनुकूलन या अपने यथार्थवादी वर्कलोड का हिस्सा है, नए प्रयोग crowdsourcing परिदृश्यों को लागू करने, अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधन उपलब्ध कराने, लेखक के साथ संपर्क में प्राप्त करने में संकोच नहीं करते (Grigori Fursin, http://fursin.net) या हमारे सार्वजनिक मेलिंग सूची के माध्यम से:

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

आप प्रयोग crowdsourcing में भाग लेने और खुला विज्ञान को सक्षम करने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद!