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| Fundado | 2014 |
|---|---|
| Fundador | Grigori Fursin |
| Escribe | Organización de investigación y desarrollo sin fines de lucro , Organización de ingeniería |
| Número de registro. | W943003814 |
| Atención | Software colaborativo , ciencia abierta , software de código abierto , reproducibilidad , informática , aprendizaje automático , evaluación de artefactos , ajuste del rendimiento , gestión del conocimiento |
| Localización | |
| Orígenes | Iniciativa Colectiva de Sintonización y Milepost GCC |
| Área de servicio | En todo el mundo |
| Método | Desarrollar herramientas de código abierto, un repositorio público de conocimiento y una metodología común para la experimentación colaborativa y reproducible. |
| Sitio web | ctuning |
La cTuning Foundation es una organización global sin fines de lucro que desarrolla herramientas de código abierto y una metodología común para permitir una investigación sostenible, colaborativa y reproducible en informática , [1] realizar una optimización colaborativa de cargas de trabajo realistas en todos los dispositivos proporcionados por voluntarios, permitir la autooptimización sistemas informáticos, [2] [3] y automatizar la evaluación de artefactos en conferencias y revistas de aprendizaje automático y sistemas.
Proyectos notables
- Conocimiento colectivo : un marco de código abierto para organizar proyectos de software como una base de datos de componentes reutilizables con acciones de automatización comunes y meta descripciones extensibles basadas en los principios FAIR , implementar flujos de trabajo de investigación portátiles y experimentos de colaboración colectiva en diversas plataformas proporcionadas por voluntarios.
- ACM REQuEST - Torneos de sistemas reproducibles de calidad eficiente para codiseñar pilas de software / hardware eficientes para algoritmos de aprendizaje profundo en términos de velocidad, precisión y costos en diversas plataformas, entornos, bibliotecas, modelos y conjuntos de datos [4]
- MILEPOST GCC : tecnología de código abierto para crear compiladores de optimización automática basados en el aprendizaje automático.
- CK crowd-tuner : sintonizador automático universal, personalizable y multiobjetivo. [2]
- Administrador de entorno y paquete CK: API de Python CK para detectar, instalar y reconstruir el código y las dependencias de datos para los flujos de trabajo de CK.
- Evaluación de artefactos : validación de resultados experimentales de artículos publicados en conferencias sobre sistemas informáticos y aprendizaje automático.
- Papeles reproducibles : un índice público de papeles reproducibles con flujos de trabajo portátiles y componentes de investigación reutilizables.
Historia
Grigori Fursin desarrolló cTuning.org al final del proyecto Milepost en 2009 para continuar su investigación sobre el programa basado en aprendizaje automático y la optimización de la arquitectura como un esfuerzo comunitario. [5] [6]
En 2014, cTuning Foundation se registró en Francia como una organización de investigación y desarrollo sin fines de lucro. Recibió fondos del proyecto EU TETRACOM y ARM para desarrollar el Marco de Conocimiento Colectivo y preparar una metodología de investigación reproducible para las conferencias ACM e IEEE . [7]
En 2020, cTuning Foundation se unió a MLCommons como miembro fundador para acelerar la innovación en ML. [8]
Financiamiento
La financiación actual proviene del programa de financiación de la investigación y el desarrollo de la Unión Europea , Microsoft y otras organizaciones. [9]
Referencias
- ^ Fursin, Grigori ; Anton Lokhmotov; Ed Plowman (enero de 2016). Conocimientos Colectivos: hacia la I + D de sostenibilidad . Actas del 2016 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE) . Consultado el 14 de septiembre de 2016 .
- ↑ a b Grigori Fursin , Anton Lokhmotov, Dmitry Savenko, Eben Upton . Un flujo de trabajo de conocimiento colectivo para la investigación colaborativa en técnicas de autoajuste multiobjetivo y aprendizaje automático , arXiv: 1801.08024, enero de 2018 ( enlace arXiv )
- ^ Fursin, Grigori ; Abdul Memon; Christophe Guillon; Anton Lokhmotov (enero de 2015). Mente colectiva, Parte II: Hacia la ingeniería de software consciente del rendimiento y los costes como ciencia natural . Procedimientos de la CPC 2016. arXiv : 1506.06256 . Código bibliográfico : 2015arXiv150606256F .
- ^ Informe y asuntos del frente de ACM ReQuEST'18 (PDF)
- ^ El primer compilador de código abierto inteligente del mundo proporciona asesoramiento automatizado sobre optimización de código de software , comunicado de prensa de IBM, junio de 2009 ( enlace )
- ^ Grigori Fursin. Iniciativa de sintonización colectiva: automatización y aceleración del desarrollo y optimización de sistemas informáticos. Actas de la Cumbre del CCG'09, Montreal, Canadá, junio de 2009 ( enlace )
- ^ Artículo sobre el proyecto TTP "CONOCIMIENTO COLECTIVO: UN MARCO PARA EL ANÁLISIS Y OPTIMIZACIÓN DEL DESEMPEÑO SISTEMÁTICO", HiPEACinfo, julio de 2015 ( enlace )
- ^ Comunicado de prensa de MLCommons: "MLCommons lanza y une a más de 50 líderes académicos y tecnológicos globales en inteligencia artificial y aprendizaje automático para acelerar la innovación en ML" ( enlace )
- ^ cTuning foundation partners
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