Matrix factorization (MF) används av många populära algoritmer såsom samarbetsfiltrering. GPU med massiva kärnor och hög minnesbandbredd kastar ljus på att accelerera MF mycket längre när lämpligt utnyttja sina arkitektoniska egenskaper. Detta papper presenterar cuMF, en CUDA-baserad matris factorization bibliotek som optimerar alternativ minst kvadrat (ALS) metod för att lösa mycket storskalig MF. CUMF använder en uppsättning tekniker för att maximera prestandan på enstaka och flera GPU:er. Dessa tekniker inkluderar smart tillgång till gles data som utnyttjar GPU-minneshierarkin, med hjälp av dataparallalism i samband med modellparallalism, minimera kommunikation overhead bland GPU:er, och en ny topologiaware parallell reduktionsschema. Med endast en maskin med fyra Nvidia GPU-kort kan cuMF vara 6-10 gånger så snabb och 33-100 gånger kostnadseffektiv jämfört med de senaste distribuerade CPU-lösningarna. Dessutom kan cuMF lösa det största matris factorization problem som någonsin rapporterats i aktuell litteratur, med imponerande bra prestanda.
Dessa tekniker inkluderar smart tillgång till glesa data som utnyttjar GPU-minneshierarkin, med hjälp av dataparallalism i samband med modellparallalism, minimera kommunikation overhead mellan datorenheter, och använda en ny topologi-medveten parallell reduktionsschema REF.
Faster and Cheaper: Parallelizing Large-Scale Matrix Factorization on GPUs
{'venue': "HPDC '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}