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Crowdsourcing experimentsの旧いバージョンをダウンロードすることが可能
複雑な研究課題を解決するためのクラウドソーシング実験に参加！
このアプリケーションは、研究者がhttp://github.com/ctuning/ckで入手できるオープンソースの集合知エンジンを使用して、複雑な問題を解決するための実験のクラウドソーシングに参加することができます。あなたはhttp://cknowledge.org/repoですべてのパブリッククラウド結果を見ることができます！またhttps://github.com/ctuning/ck/wiki/Crowdsourcing-optimizationで（ノートパソコンとデータセンターを使用して）実験クラウドソーシングに参加する他の方法をチェックアウトすることができます。最後に、あなたはhttps://github.com/ctuning/crowdsource-experiments-using-android-devicesで、このAndroidアプリのオープンソースを取得することができます。 http://cTuning.org：この開発は、非営利cTuning財団によって調整されます。 、http://cTuning.org/reproducibility-wikiで開いた科学のための私達の他の取り組みをチェックしてください。
私たちは、十年以上のための速く、より小さく、より電力効率に優れた信頼性の高いセルフチューニングソフトウェアとハードウェアを作るために私たち自身の研究のために/データセット/ハードウェアの計算リソースの不足に苦しんで多様なワークロードされています！確かに、コンピュータシステムは非常に非効率的になってきている - 様々なアルゴリズムパラメータのいわゆるオートチューニングを使用して10倍高速化、2倍のサイズの縮小と最新のハードウェア上で人気のアルゴリズムのための40％のエネルギー削減（DNN、BLAS、ビデオ処理）を得るために、今日では珍しいことではありませんそして、コンパイラの最適化。しかしながら、この方法は非常に時間が非常に大きく設計し、最適化スペースによるかかります。
非営利cTuning基盤の助けを借りて、我々はGitHubのかのBitbucketを介したオープンCK形式でコミュニティシェアワークロード、データセット、ツール、および実験ワークフローをできるように、このオープンソースの集合知技術（CK）を開発した、全体の実験をクラウドソースボランティアが提供する多数の装置は、フライ（能動的学習）にソリューションを分類、予測分析、為替の知識を適用し、結果を再現。 GCCやLLVMコンパイラフラグのチューニングを含む当社の現在の共有実験的なシナリオ、そして我々は、自動のOpenCL / CUDAチューニング、スケーラビリティテスト、コンパイラのバグの検出と数値的安定性の分析を追加する予定（CKベースのインタラクティブレポートを参照してください。http://cknowledge.org/インタラクティブ・レポート）！このアプリケーションは、単に、任意の利用可能な公共CKサーバに照会し（例えば異なる最適化を共有ベンチマークのいくつかのバイナリとして）お使いのデバイスのための実験的なパックを取得し、いくつかのランダムなデータセットを使用してモバイルデバイス上でそれを実行し、なるようにCKのサーバーに戻って統計情報を送ります能動的学習や予測分析を使用して処理。
あなたの参加は私たちのオープンな科学や各種会議（関連するすべての成果物と再現性と再利用可能な形で出版コミュニティによって検証するとともに、結果と実験的なワークフローを共有）での成果物の評価として再現性の研究イニシアティブをサポートしています。
* http://cTuning.org/ae
* http://adapt-workshop.org
* http://ctuning.org/reproducibility-wiki
あなたは以下の出版物における長期ビジョンについての詳細を読むことがあります。
* 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
私たちは、現在のサポーターに感謝したいと思います：
* http://cTuning.org（非営利財団）
* http://dividiti.com
我々は、この技術をベースに、多くの新しいアイデアや可能なプロジェクトを持っています。あなたがより多く知っている、あるいは私たちの活動に参加し、成長を続ける当社の学術および産業コンソーシアムに参加し、あなたの現実的なワークロードを最適化したり共有し、新しい実験クラウドソーシングシナリオを実装し、より多くの計算資源を提供するために興味を持っている場合、作者と連絡を取ることを躊躇しません（グリゴリーFursin、http://fursin.net）または当社の公開メーリングリストを介して：
* https://groups.google.com/forum/#!forum/collective-knowledge
実験のクラウドソーシングに参加し、オープンな科学を可能にするためにありがとうございました！
最新バージョン 2.7 の更新情報
Last updated on 2021年03月05日
* Fixed problem with OpenME on API 28+
* Changed http access to https
* Added partial support for https://cKnowledge.io
翻訳中...
Crowdsourcing experiments
2.7 by Grigori Fursin
2021年03月05日