A novel academic performance estimation model using two stage feature selection

<span lang="EN-GB">Educational data mining has gained tremendous interest from researchers across the globe. Using data mining techniques in the field of education several significant findings have been made. Accurate academic performance estimation is a challenging task. In this study we have developed a novel model to estimate the academic performance of students. Techniques like conversion of categorical attributes into dummy variables, classification, two staged feature selection and an improved differential evolutionary algorithm were used. Our proposed model outperformed existing models of students’ academic performance determination and gave a new direction to it. The proposed model can help not only to reduce the number of academic failures but also help to comprehend the factors contributing to a student’s academic performance (poor, average or outstanding).Computer</span>

A GPU performance estimation model based on micro-benchmarks and black-box kernel profiling

Κατά την τελευταία δεκαετία, οι επεξεργαστές γραφικών (GPUs) έχουν εδραιωθεί στον τομέα των υπολογιστικών συστημάτων υψηλής απόδοσης ως επιταχυντές υπολογισμών. Τα βασικά χαρακτηριστικά που δικαιολογούν αυτή τη σύγχρονη τάση είναι η εξαιρετικά υψηλή υπολογιστική απόδοση τους και η αξιοσημείωτη ενεργειακή αποδοτικότητα τους. Ωστόσο, η απόδοση τους είναι πολύ ευαίσθητη σε πολλούς παράγοντες, όπως π.χ. τον τύπο των μοτίβων πρόσβασης στη μνήμη (memory access patterns), την απόκλιση διακλαδώσεων (branch divergence), τον βαθμό παραλληλισμού και τις δυνητικές καθυστερήσεις (latencies). Συνεπώς, ο χρόνος εκτέλεσης ενός πυρήνα (kernel) σε ένα επεξεργαστή γραφικών είναι ένα δύσκολα προβλέψιμο μέγεθος. Στην περίπτωση που η απόδοση του πυρήνα δεν περιορίζεται από καθυστερήσεις, μπορεί να παρασχεθεί μια χονδρική εκτίμηση του χρόνου εκτέλεσης σε ένα συγκεκριμένο επεξεργαστή εφαρμόζοντας το μοντέλο γραμμής-οροφής (roofline), το οποίο χρησιμοποιείται για να αντιστοιχίσει την ένταση υπολογισμών του προγράμματος στην μέγιστη αναμενόμενη απόδοση για ένα συγκεκριμένο επεξεργαστή. Αν και αυτή η προσέγγιση είναι απλή, δεν μπορεί να παρέχει ακριβή αποτελέσματα πρόβλεψης.Σε αυτή τη διατριβή, μετά την επαλήθευση της αρχής του μοντέλου γραμμής-οροφής σε επεξεργαστές γραφικών με τη χρήση ενός μικρο-μετροπρογράμματος, προτείνεται ένα αναλυτικό μοντέλο απόδοσης. Συγκεκριμένα, βελτιώνεται το μοντέλο γραμμής-οροφής ακολουθώντας μια ποσοτική προσέγγιση και παρουσιάζεται μία πλήρως αυτοματοποιημένη μέθοδος πρόβλεψης απόδοσης σε επεξεργαστή γραφικών. Από αυτή την άποψη, το προτεινόμενο μοντέλο χρησιμοποιεί την αξιολόγηση μέσω μικρο-μετροπρογραμμάτων και την καταγραφή μετρικών με μέθοδο «μαύρου κουτιού», καθώς δεν απαιτείται διερεύνηση του πηγαίου/δυαδικού κώδικα. Το προτεινόμενο μοντέλο συνδυάζει τις παραμέτρους του επεξεργαστή γραφικών και του πυρήνα για να χαρακτηρίσει τον παράγοντα περιορισμού της απόδοσης και να προβλέψει το χρόνο εκτέλεσης στο στοχευόμενο υλικό, λαμβάνοντας υπόψη την αποδοτικότητα των ωφελίμων υπολογιστικών εντολών. Επιπλέον, προτείνεται η οπτική αναπαράσταση «διαμοιρασμού-τεταρτημορίου» (“quadrant-split”), η οποία αποδίδει τα χαρακτηριστικά πολλών επεξεργαστών σε σχέση με έναν συγκεκριμένο πυρήνα.Η πειραματική αξιολόγηση συνδυάζει δοκιμαστικές εκτελέσεις σε υπολογισμούς μορίων (κόκκινο/μαύρο SOR, LMSOR), πολλαπλασιασμό πινάκων (SGEMM) και ένα σύνολο 28 πυρήνων της σουίτας μετροπρογραμμάτων Rodinia, όλα εφαρμοσμένα σε έξι επεξεργαστές γραφικών CUDA. Το παρατηρηθέν απόλυτο σφάλμα στις προβλέψεις ήταν 27,66% στη μέση περίπτωση. Διερευνήθηκαν και αιτιολογήθηκαν ιδιαίτερες περιπτώσεις εσφαλμένων προβλέψεων. Επιπλέον, το προαναφερθέν μικρο-μετροπρόγραμμα χρησιμοποιήθηκε ως αντικείμενο για την πρόβλεψη απόδοσης και τα αποτελέσματα ήταν πολύ ακριβή. Προσθέτως, το μοντέλο απόδοσης εξετάστηκε σε σύνθετο περιβάλλον μεταξύ διαφορετικών κατασκευαστών, εφαρμόζοντας τη μέθοδο πρόβλεψης στους ίδιους πηγαίους κώδικες πυρήνων μέσω του περιβάλλοντος προγραμματισμού HIP που υποστηρίζεται από την πλατφόρμα AMD ROCm. Τα σφάλματα πρόβλεψης ήταν συγκρίσιμα αυτών των πειραμάτων του περιβάλλοντος CUDA, παρά τις σημαντικές διαφορές αρχιτεκτονικής που παρατηρούνται μεταξύ των διαφορετικών κατασκευαστών επεξεργαστών γραφικών.