學(xué)術(shù)活動(dòng)
【01.11】“青年科技工作者園地”舉行第158次活動(dòng):基于采樣的并行程序性能測量分析工具研究 、機(jī)器學(xué)習(xí)模型中系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)的處理方法
文章來源:  2024-01-09
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“青年科技工作者園地”舉行第158次活動(dòng)


時(shí)間:2024年1月11日(本周四) 下午14:30

地點(diǎn):二樓會議室(東莞同事和同學(xué)通過視頻)

騰訊會議:185762668

會議密碼:238163

入會鏈接:https://meeting.tencent.com/dm/Ek62okCC0aor


報(bào)告人:胡家瑞

報(bào)告題目:基于采樣的并行程序性能測量分析工具研究??

報(bào)告簡介:并行計(jì)算程序的性能在實(shí)際運(yùn)行中常常與理論峰值和預(yù)期存在較大差距。使用性能分析工具進(jìn)行程序調(diào)優(yōu)是解決這一問題的高效手段。然而,程序員和開發(fā)者在使用性能分析工具時(shí)往往面臨選擇困難、配置和使用復(fù)雜等挑戰(zhàn)。研究基于采樣的并行程序性能分析工具有助于解決上述問題。相比于插樁技術(shù),基于異步采樣的性能工具可以更好地控制測量開銷和測量數(shù)據(jù)大小。該文著重研究了三種典型的基于采樣的性能分析工具:VTune Profiler、HPCToolkit和Nsight Systems,分析了其原理和功能,并且結(jié)合VASP等實(shí)際應(yīng)用程序?qū)ぞ叩能浻布治瞿芰筒⑿芯幊谭治瞿芰M(jìn)行了詳細(xì)的探究和對比。根據(jù)這些工具在不同的應(yīng)用場景下表現(xiàn)出的不同適用性和分析效果,提出了綜合運(yùn)用多種工具進(jìn)行性能分析的方案,為開發(fā)者和程序員提供有益的參考。


報(bào)告人:程延福

報(bào)告題目:機(jī)器學(xué)習(xí)模型中系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)的處理方法

報(bào)告簡介:內(nèi)核跟蹤是低級事件的分段,包括一個(gè)名稱和多個(gè)參數(shù),包括時(shí)間戳、進(jìn)程id和返回值,具體取決于事件。他們的分析有助于發(fā)現(xiàn)入侵,識別漏洞,并找到事件論據(jù)的潛在性。為了更好的處理這部分?jǐn)?shù)據(jù),并借助機(jī)器學(xué)習(xí)的方法發(fā)現(xiàn)異常作業(yè),本次報(bào)告介紹一種通用的方法,即使用 embeding 和 encodng 來學(xué)習(xí)事件名稱及其參數(shù)的表示。這種方法可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的 RNN、LSTM、TransFormer 等網(wǎng)絡(luò)的前置數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,借助模型可以用于檢測異常,預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提高其性能,并提取事件的上下文表示。



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