В работе формулируется задача оценки времени выполнения алгоритма в зависимости от переданных параметров и характеристик вычислительной системы, на которой предполагается запуск. Предлагается двухшаговый метод решения поставленной задачи с применением линейного и нелинейного методов восстановления регрессии. Приводится сравнительный анализ результатов предсказания времени решения некоторых задач линейной алгебры на 84 вычислительных системах с использованием ряда алгоритмов машинного обучения. Использование случайного леса в сочетании с методом наименьших квадратов показывает погрешность оценки менее 15% для большинства вычислительных систем близких архитектур.

Алексей Сиднев

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Окончил магистратуру факультета ВМК ННГУ (2009 г.). С 2008 года работаю на кафедре математического обеспечения ЭВМ факультета ВМК ННГУ. Область научных интересов: системное программирование, оптимизация и анализ эффективности ПО, параллельные вычисления, машинное обучение. Соавтор учебно-методических материалов и учебных пособий по технологиям и средствам инструментальной поддержки разработки параллельных программ. Участвовал в проектах связанных с технологиями параллельных вычислений, разработкой распределённых систем, инструментов программной оптимизации и средств мониторинга. Выполнял роль технического руководителя в ряде проектов.