Diary/2019-8-28

DAシンポジウム(1)

昨年と同じように行商にやってきた．
招待講演がPFN金子さんの話だったので，飲み会の話題はディープラーニング．
で，コンパイラとディープラーニングの話になったので，
昔読んだ論文含めてあらためて，あれこれ検索．あとで▼よ

• Compiler fuzzing through deep learning
  • https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3213848
• Machine Learning for Systems and Systems for Machine Learning
  • http://learningsys.org/nips17/assets/slides/dean-nips17.pdf
• A Survey on Compiler Autotuning using Machine Learning
  • https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3197978
• Using Machine Learning to Automate Compiler Optimisation
  • https://pdfs.semanticscholar.org/c8f7/5423642cbd2cc5531e272742aa64885121a6.pdf
  • 2008年の論文
• Machine Learning in Compiler Optimisation
  • https://arxiv.org/pdf/1805.03441.pdf
  • 2018
• Deep Learning for Compilers
  • https://chriscummins.cc/u/ed/phd-first-year-review.pdf

あと，流体解析が大変だからディープニューラルネットワーク使って，
過去の解析結果からアタリをつかむ話というのも教えてもらった．
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2939738
GitHubでコードも公開されている．
https://github.com/loliverhennigh/Steady-State-Flow-With-Neural-Nets

量子シミュレータ

OpenCLでやろうとしてる人もいるんだな，とか．
Simulating Quantum Computers Using OpenCL - https://arxiv.org/pdf/1805.00988.pdf
Characterizing Quantum Supremacy in Near-Term Devices - https://arxiv.org/abs/1608.00263 こっちは実機