論文の概要: Semiring Primitives for Sparse Neighborhood Methods on the GPU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06357v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 17:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 16:37:15.594288
• Title: Semiring Primitives for Sparse Neighborhood Methods on the GPU
• Title（参考訳）: GPUのスパース近傍法におけるセミリングプリミティブ
• Authors: Corey J. Nolet, Divye Gala, Edward Raff, Joe Eaton, Brad Rees, John Zedlewski, Tim Oates
• Abstract要約: スパース半環プリミティブは、幅広い臨界距離測度をサポートするのに十分な柔軟性を持つことができる。 このプリミティブは、多くの近隣情報検索と機械学習アルゴリズムがスパース入力を受け付けるための基礎的なコンポーネントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.56995698312561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-performance primitives for mathematical operations on sparse vectors must deal with the challenges of skewed degree distributions and limits on memory consumption that are typically not issues in dense operations. We demonstrate that a sparse semiring primitive can be flexible enough to support a wide range of critical distance measures while maintaining performance and memory efficiency on the GPU. We further show that this primitive is a foundational component for enabling many neighborhood-based information retrieval and machine learning algorithms to accept sparse input. To our knowledge, this is the first work aiming to unify the computation of several critical distance measures on the GPU under a single flexible design paradigm and we hope that it provides a good baseline for future research in this area. Our implementation is fully open source and publicly available at https://github.com/rapidsai/cuml.
• Abstract（参考訳）: スパースベクトル上の数学的演算のための高性能プリミティブは、歪んだ次数分布の課題と、通常密接な演算では問題にならないメモリ消費の制限を扱う必要がある。 スパースセミリングプリミティブは、gpu上での性能とメモリ効率を維持しつつ、広範囲の臨界距離計測をサポートするのに十分な柔軟性を持つことが実証される。 さらに,このプリミティブは,周辺情報検索や機械学習アルゴリズムがスパース入力を受け付けるための基礎的なコンポーネントであることを示す。 われわれの知る限り、これは単一のフレキシブルな設計パラダイムの下でGPU上のいくつかの臨界距離測定の計算を統合することを目的とした最初の研究であり、この分野における将来の研究のための良いベースラインを提供することを期待している。 実装は完全にオープンソースで、https://github.com/rapidsai/cumlで公開されています。

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