Icke-negativ Matrix Factorization (NMF) är en nyckelkärna för oövervakad dimensionsreduktion som används i ett brett spektrum av applikationer, inklusive ämnesmodellering, rekommendationssystem och bioinformatik. På grund av den kalkylintensiva karaktären hos applikationer som måste utföra upprepade NMF, har flera parallella implementationer utvecklats tidigare. Befintliga parallella NMF-algoritmer har dock inte behandlat optimeringar av datalokalitet, vilka är kritiska för hög prestanda eftersom kostnaderna för datarörelser i hög grad överstiger kostnaden för aritmetiska/logiska operationer på nuvarande datorsystem. I detta dokument, vi utformar en parallell NMF algoritm baserad på HALS (Hierarkical Alternating Least Squares) system som innehåller algoritmiska omvandlingar för att förbättra datalokalitet. Effektiva insikter av algoritmen på multi-core CPUs och GPUs är utvecklade, visar betydande prestandaförbättringar jämfört med befintliga state-of-the-art parallella NMF algoritmer. • Datormetoder → Delade minnesalgoritmer; Icke-negativ matris factorization.
Moon m.fl. REF tar upp de optimeringar av datalokalitet som behövs under NNLS-fasen av algoritmen för både delade minnessystem och GPU-system.
PL-NMF: Parallel Locality-Optimized Non-negative Matrix Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}