Abstract-Computationally intensiv distribuerad och parallell computing är ofta flaskhalsade av en liten uppsättning långsamma arbetare som kallas stragglers. I denna uppsats använder vi den framväxande idén om "kodad beräkning" för att utforma en ny felkorrigeringskod inspirerad teknik för att lösa linjära inversa problem under specifika iterativa metoder i en parallelliserad implementation som påverkas av stragglers. Exempel på tillämpningar är omvänt problem i maskininlärning på grafer, såsom personlig PageRank och provtagning på grafer. Vi visar tydligt att vår kodade beräkningsteknik kan minska det genomsnittliga felet under en beräkningsbegränsning. I själva verket, förhållandet mellan medel-kvadrat fel av replikering-baserade och kodade tekniker skiljer sig till oändlighet som tidsfristen ökar. Våra experiment för personlig PageRank utförs på verkliga system och verkliga sociala nätverk visar att detta förhållande kan vara så stort som 10 4. Dessutom, till skillnad från den kodade beräkningsteknik som hittills föreslagits, kombinerar vår strategi outputs av alla arbetare, inklusive stragglers, för att producera mer exakta uppskattningar vid beräkningsfristen. Detta säkerställer också att noggrannheten försämrar "gracefully" i händelse av att antalet stragglers är stort.
Idén om kodad beräkning används i REF för att lösa linjära inversa problem i en parallelliserad implementation som påverkas av stragglers.
Coding Method for Parallel Iterative Linear Solver
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}