A High-Efficiency Parallel Mechanism for Canonical Polyadic Decomposition on Heterogeneous Computing Platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Canonical Polyadic decomposition (CPD) obtains the low-rank approximation for high-order multidimensional tensors through the summation of a sequence of rank-one tensors, greatly reducing storage and computation overhead. It is increasingly being used in the lightweight design of artificial intelligence and big data processing. The existing CPD technology exhibits inherent limitations in simultaneously achieving high accuracy and high efficiency. In this paper, a heterogeneous computing method for CPD is proposed to optimize computing efficiency with guaranteed convergence accuracy. Specifically, a quasi-convex decomposition loss function is constructed and the extreme points of the Kruskal matrix rows have been solved. Further, the massively parallelized operators in the algorithm are extracted, a software-hardware integrated scheduling method is designed, and the deployment of CPD on heterogeneous computing platforms is achieved. Finally, the memory access strategy is optimized to improve memory access efficiency. We tested the algorithm on real-world and synthetic sparse tensor datasets, numerical experimental results show that compared with the state-of-the-art method, the proposed method has a higher convergence accuracy and computing efficiency. Compared to the standard CPD parallel library, the method achieves efficiency improvements of tens to hundreds of times while maintaining the same accuracy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle