Název: Odhad doby běhu algoritmu pomocí strojového učení
Překlad názvu: Estimation of Algorithm Execution Time Using Machine Learning
Autoři: Buchta, Martin ; Chlebík, Jakub (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Cílem této práce je vytvořit model pro odhad doby běhu ultrazvukové simulace k-Wave na základě dané velikosti domény. Program využívá MPI a může být spuštěn na více uzlech superpočítače. Predikční modely byly vytvořeny s využitím symbolické regrese a následně porovnány s modely založenými na neuronových sítích. Tyto modely byly natrénovány na zaznamenaných datech. Výsledky ukazují, že modely překonávají stávající řešení. Model se symbolickou regresí dosáhl průměrné relativní odchylky 5,64% u vhodných úloh. Model neuronové sítě dosáhl průměrné relativní odchylky 8,25% na neznámých doménách včetně těch, které nejsou optimalizované pro simulaci k-Wave. Tato práce přináší nový, přesnější model pro předpovídání doby běhu a porovnává chybovost neuronových sítí a symbolické regrese pro tento konkrétní typ regresní úlohy. Celkově tyto modely mají potenciál praktického využití při spouštění a plánování simulací k-Wave. This work aims to predict the execution time of k-Wave ultrasound simulations on supercomputers based on a given domain size. The program uses MPI and can be run on multiple nodes. Prediction models were developed using symbolic regression and neural networks, both of which trained on captured data and compared against each other. The results demonstrate that the models outperform existing solutions. Specifically, the symbolic regression model achieved an average error of 5.64% for suitable tasks, while the neural network model achieved an average error of 8.25% on unseen domain sizes and across all tasks, including those not optimized for k-Wave simulations. This work contributes a new, more accurate model for predicting execution time, and compares the effectiveness of neural networks and symbolic regression for this specific type of regression problem. Overall, these findings suggest that new models will have important practical applications in the field of k-Wave ultrasound simulations.
Klíčová slova: evoluční algoritmy; extrapolace; HeuristicLab; interpolace; k-wave; neuronová síť; odhad doby běhu programu; predikce; regrese; simulace; spline; strojové učení; superpočítač; symbolická regrese; ultrazvuk; estimation of execution time; evolutionary algorithm; extrapolation; HeuristicLab; interpolation; k-wave; machine learning; neural network; prediction; regression; simulation; spline; supercomputer; symbolic regression; ultrasound

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/211950

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-530215


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce