Fugu-MT 論文翻訳(概要): torchode: A Parallel ODE Solver for PyTorch

論文の概要: torchode: A Parallel ODE Solver for PyTorch

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12375v1
Date: Sat, 22 Oct 2022 07:08:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-25 22:03:43.658252
Title: torchode: A Parallel ODE Solver for PyTorch
Title（参考訳）: torchode: PyTorch用の並列ODEソルバー
Authors: Marten Lienen and Stephan G\"unnemann
Abstract要約: 我々はPyTorchエコシステムのためのODEソルバを導入し、複数のODEを互いに独立して並列に解決する。我々の実装は他のODEソルバよりも1ステップあたり4.3倍高速です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce an ODE solver for the PyTorch ecosystem that can solve multiple ODEs in parallel independently from each other while achieving significant performance gains. Our implementation tracks each ODE's progress separately and is carefully optimized for GPUs and compatibility with PyTorch's JIT compiler. Its design lets researchers easily augment any aspect of the solver and collect and analyze internal solver statistics. In our experiments, our implementation is up to 4.3 times faster per step than other ODE solvers and it is robust against within-batch interactions that lead other solvers to take up to 4 times as many steps.
Abstract（参考訳）: 我々は、PyTorchエコシステム用のODEソルバを導入し、複数のODEを互いに独立して並列に解決し、大幅な性能向上を実現した。実装では、それぞれのODEの進捗を別途追跡し、GPUやPyTorchのJITコンパイラとの互換性に慎重に最適化しています。その設計により、研究者は容易に解法のあらゆる側面を拡大し、内部の解法統計を収集し分析することができる。我々の実験では、我々の実装は他のODEソルバよりも最大4.3倍高速で、他のソルバが最大4倍のステップを取るようにするためのバッチ内相互作用に対して堅牢である。

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