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Block Randomized Singular Value Decomposition on GPUs GPU에서 무작위 특이값 분해 차단

Yuechao LU, Yasuyuki MATSUSHITA, Fumihiko INO

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요약 :

특이값 분해(SVD)의 빠른 계산은 다양한 기계 학습 작업에서 큰 관심을 끌고 있습니다. 최근 무작위 선형 대수학을 기반으로 한 SVD 방법은 이 영역에서 상당한 속도 향상을 보여주었습니다. 대규모 데이터를 처리하기 위해서는 GPU와 같은 가속기를 갖춘 컴퓨팅 시스템이 주류가 되었습니다. 이러한 시스템에서는 입력 데이터에 대한 액세스가 전체 프로세스 시간을 지배합니다. 따라서 계산을 가속기로 보내려면 코어 외부 알고리즘을 설계해야 합니다. 본 논문에서는 이미지 데이터에서 자주 관찰되는 느린 감쇠 특이 스펙트럼을 갖는 행렬을 위해 설계된 블록 무작위 SVD(BRSVD)라는 정확한 XNUMX패스 무작위 SVD를 제안합니다. BRSVD는 최신 컴퓨팅 시스템 아키텍처의 성능을 최대한 활용하고 병렬 및 코어 외부 방식으로 대규모 데이터를 효율적으로 처리합니다. 우리의 실험에서는 BRSVD가 데이터 전송에서 계산으로 성능 병목 현상을 효과적으로 이동시켜 비슷한 정확도를 유지하면서 속도 측면에서 기존의 무작위 SVD 방법보다 뛰어난 것으로 나타났습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.9 pp.1949-1959
발행일
2020/09/01
공개일
2020/06/08
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDP7265
원고의 종류
PAPER
범주
신뢰할 수 있는 컴퓨팅

작성자

Yuechao LU
  Osaka University
Yasuyuki MATSUSHITA
  Osaka University
Fumihiko INO
  Osaka University

키워드