Abstract-som parallella datortrender mot exaskalan, vetenskapliga data som produceras av high-fidelity simuleringar växer alltmer massiv. Till exempel ger en simulering av ett tredimensionellt rumsligt rutnät med 512 punkter per dimension som spårar 64 variabler per rutnätspunkt för 128 tidssteg 8 TB data, förutsatt dubbel precision. Genom att titta på data som en tät femvägs tensor, kan vi beräkna en Tucker nedbrytning för att hitta inneboende lågdimensionell flerradig struktur, uppnå kompressionsförhållanden på upp till 5000 på realworld datauppsättningar med försumbar förlust i noggrannhet. Så att vi kan arbeta med så massiva data, presenterar vi den första distribuerade-minne parallella implementationen för Tucker nedbrytning, vars nyckelberäkningar motsvarar parallella linjära algebra operationer, om än med icke-standard data layouter. Vårt tillvägagångssätt specificerar en datadistribution för tensorer som undviker eventuell omfördelning av tensorer, antingen lokalt eller parallellt. Vi tillhandahåller åtföljande analys av beräknings- och kommunikationskostnaderna för algoritmerna. För att demonstrera metodens komprimering och exakthet tillämpar vi vår strategi för verkliga datamängder från förbränningsvetenskapliga simuleringar. Vi ger också detaljerade resultat, inklusive parallella prestanda i både svaga och starka skalningsförsök.
Austin m.fl. REF föreslår ett distribuerat minne parallellt genomförande av HOOI för täta tensorer.
Parallel Tensor Compression for Large-Scale Scientific Data
{'venue': "IPDPS'16: Proceedings of the 30th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, pp. 912-922, May 2016", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}