Under de senaste åren har Hamiltonian Monte Carlo (HMC) algoritmen visat sig fungera effektivare jämfört med andra populära Markov Chain Monte Carlo (MCMC) metoder (såsom slumpmässig promenad Metropolis-Hastings) för att generera prover från en bakre distribution. En allmän ram för HMC baserad på användning av grafiska bearbetningsenheter (GPU) har visat sig avsevärt minska den datortid som krävs för Bayesian inference. De dyraste beräkningsuppgifterna i HMC är utvärderingen av den bakre kärnan och beräkning av dess lutning med avseende på parametrarna av intresse. Ett av de primära målen i denna artikel för att visa att genom att uttrycka var och en av dessa uppgifter i termer av enkel matris eller element-wise operationer och upprätthålla beständiga objekt i GPU minne, kan beräkningstiden drastiskt minskas. Genom att använda GPU-objekt för att utföra hela HMC-simuleringen kan de flesta latenspåföljder som är förknippade med överföring av data från huvudminnet till GPU undvikas. Därför är den föreslagna beräkningsramen begreppsmässigt mycket enkel, men också tillräckligt allmän för att tillämpas på de flesta problem som använder HMC-provtagning. För tydlighetens skull visas hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är i den högdimensionella utformningen av en standardiserad statistisk modell – multinomisk regression. Med hjälp av GPU:er är det nu möjligt att analysera datamängder som tidigare var svåråtkomliga för helt Bayesianska metoder på grund av de oöverkomligt höga beräkningskostnaderna.
Å andra sidan har lösningar baserade på massivt parallella beräknings- och grafikbearbetningsenheter (GPU) också föreslagits.
Fast Hamiltonian Monte Carlo Using GPU Computing
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}