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PPL 2016:招待講演

PPL2016では,2件の招待講演を予定しております.

奥田 遼介 Preferred Networks
ディープラーニングフレームワークとChainerの実装
Julia Lawall Inria
Finding the right level of abstraction: Program analysis and the Linux kernel

招待講演1: ディープラーニングフレームワークとChainerの実装

奥田 遼介 (Preferred Networks)

概要

ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。

招待講演2: Finding the right level of abstraction: Program analysis and the Linux kernel

Julia Lawall (Inria)

概要

Historically, a goal of research in program analysis has been to propose more and more complex analyses that interpret complicated program structures and infer their properties in more and more precise ways. These approaches run up against reality in the form of very large infrastructure software projects such as the Linux kernel, for which correctness is essential, but for which precise analysis seems infeasible. In this talk, we survey some work from around the turn of the century that started to take the Linux kernel seriously as a target for program analysis, and review the design decisions that made this possible. We then present our work on the Coccinelle program transformation system for C code, highlighting the features that make program analysis and transformation accessible to Linux kernel developers. To date, over 4000 patches have been accepted into the Linux kernel that mention Coccinelle, from over 500 developers.