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深度神经网络激活区域的精确枚举并行算法
使用整流线性单元的前馈神经网络通过将其输入空间分为一组凸区域来构建从输入到输出的映射。本文提出了深度（和浅层）神经网络中确切枚举的并行算法，并演示了区域数量对运行时间的影响以及区域的仿射变换维度如何影响更深层次的划分。
PDF4 months ago
多项式对数轮次内求解相关聚类问题的三因素近似算法失效
本文研究了用于相关聚类问题的并行算法，其中每个不同实体的每对实体都标记为相似或不相似，旨在将实体分成簇以最小化与标签的不一致性，提出了首个多项式对数深度并行算法，并使用比 3 更好的逼近比计算 (2.4 +ϵ) 逼近解，可以将其转换为 (m
PDFa year ago
ICML并行算法与神经执行对齐
神经算法推理器是并行处理器，教给它们顺序算法与其本质相悖，导致他们的大部分计算无效。与之相对，平行算法可以充分利用它们的计算能力，因此执行所需的层数较少。这大大减少了训练时间，比较了在 CLRS 框架上搜索、排序和查找强连通分量的平行实现与
PDFa year ago
异步张量并行通信最小化
本研究提出 Tensor3D 算法来高效地训练具有数十亿参数的神经网络，能够最小化通信引起的空闲时间，通过智能神经网络参数分布、并行训练过程的超分解以及通信模型，优化通信，相较于 Megatron-LM，Tensor3D 将 28B 参数
PDFa year ago
MMRDD-Eclat: 基于 Spark RDD 框架并行化 Eclat 算法的方法 (扩展版)
本研究提出了 RDD-Eclat 并行算法来支持更高效的大数据处理，实验结果表明 RDD-Eclat 相对于 Spark-based Apriori 具有更快的处理速度，同时还展示了该算法在多核处理和数据集递增方面的可伸缩性。
PDF3 years ago
图神经网络训练中的通信减少
本文介绍了一系列用于训练图神经网络的并行算法，可以通过优化通信来减少稀疏矩阵训练的通信成本，对于多个数据集上的测试结果表明其有效性。
PDF4 years ago
基于多线性松弛的子模函数并行最大化
提出一种并行算法，近似地解决了一个具有约束的子模函数的多线性松弛问题，结果在很多约束条件下都得到有效解决。
PDF6 years ago
混合装箱 / 覆盖和设施选址线性规划的近线性工作算法
本文介绍了一种高效的线性规划和设施选址的近似算法，同时提出了一种节省时间和工作量的并行算法，该算法可在多项式对数时间内完成，并在时间和工作方面提供了（1+ϵ）- 近似解。
PDF10 years ago
正半定规划的更快速、更简单的宽度独立并行算法
本文研究了正半定规划的近似算法，提出了一种简单的 NC 并行算法，其迭代次数为 O (1/ϵ³ log³ n)，总工作量近似为因子分解中非零条目数的线性级别。
PDF12 years ago
分布式内存系统中的并行广度优先搜索
本文探索了数据密集型、基于图的计算在分布式内存系统上实现的挑战，并提出了两种高度调优的并行 BFS 方法，一种为基于简单的基于顶点的图分区的级同步策略，另一种为基于二维稀疏矩阵分区的方法，同时也介绍了具有节点内多线程的混合版本。
PDF13 years ago
通信最优的并行和串行 QR 和 LU 因式分解：理论与实践
本文介绍了一种并列的和依次的密集 QR 分解算法，既在它们所执行的通讯量上是最优的（高达多项式对数因子），也与 Householder QR 一样稳定。其中包括面向 m >> n 的一维（1-D）块循环行布局的 Tall Skinny QR
PDF16 years ago