Detail publikace

Estimation of Distributed Ultrasound Simulation Execution Time Using Machine Learning

JAROŠ Jiří, JAROŠ Marta a BUCHTA Martin. Estimation of Distributed Ultrasound Simulation Execution Time Using Machine Learning. In: 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). Yokohama: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2024, s. 1-8. ISBN 979-8-3503-0836-5.
Název česky
Odhad doby běhu distribuovaných ultrazvukových simulací pomocí strojového učení
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
angličtina
Autoři
Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Jaroš Marta, Ing., PhD. (UPSY FIT VUT)
Buchta Martin, Ing. (FIT VUT)
Klíčová slova

Predikce doby běhu, Moldable úlohy, symbolická regrese, Neuronové sítě, superpočítač, simulae, k-Wave, ultrazvuk, HeuristicLab

Abstrakt

Tato studie představuje komplexní systém navržený k předpovědi doby provedení k-Wave ultrazvukových simulací, který zohledňuje velikost domény a přidělené výpočetní zdroje. Prediktivní modely, vyvinuté pomocí symbolické regrese a neuronových sítí, byly natrénovány na historických výkonnostních datech získaných ze superpočítače Barbora. U velikostí domén s optimálními parametry dosáhl model symbolické regrese lepších výsledků, s průměrnou chybou 5,64 %. Naproti tomu neuronová síť prokázala významnou účinnost ve scénářích obecné domény, s průměrnou chybou 8,25 %. Pozoruhodné je, že v obou případech zůstala průměrná chyba pod hranicí 10 %, což odpovídá nejistotě vlastní měřeným datům a provádění skutečných rozsáhlých úloh. Tento prediktivní systém je tedy vhodný pro nasazení v rámci optimalizačních systémů zdrojů, což výrazně zvyšuje efektivitu provádění rosáhlých simulací.

Rok
2024
Strany
1-8
Sborník
2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
Konference
The IEEE Congress on Evolutionary Computation, Yokohama, JP
ISBN
979-8-3503-0836-5
Vydavatel
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo
Yokohama, JP
DOI
EID Scopus
BibTeX
@INPROCEEDINGS{FITPUB13130,
   author = "Ji\v{r}\'{i} Jaro\v{s} and Marta Jaro\v{s} and Martin Buchta",
   title = "Estimation of Distributed Ultrasound Simulation Execution Time Using Machine Learning",
   pages = "1--8",
   booktitle = "2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)",
   year = 2024,
   location = "Yokohama, JP",
   publisher = "Institute of Electrical and Electronics Engineers",
   ISBN = "979-8-3503-0836-5",
   doi = "10.1109/CEC60901.2024.10611947",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/13130"
}
Soubory
Nahoru