Trots framsteg i skalbara modeller, de inference verktyg som används för Gaussian processer (GPS) har ännu inte fullt utnyttjat utvecklingen inom datorutrustning. Vi presenterar en effektiv och allmän strategi för GP inference baserat på Blackbox Matrix-Matrix multiplikation (BBMM). BBMM slutledning använder en modifierad batched version av konjugat gradient algoritm för att härleda alla termer för utbildning och slutledning i ett enda samtal. BBMM minskar den asymptotiska komplexiteten av exakt GP inference från O(n 3 ) till O(n 2 ). Att anpassa denna algoritm till skalbara approximationer och komplexa GP-modeller kräver helt enkelt en rutin för effektiv matris-matris multiplikation med kärnan och dess derivat. Dessutom använder BBMM en specialiserad förkonditionerare för att avsevärt påskynda konvergensen. I experiment visar vi att BBMM effektivt använder GPU hårdvara för att dramatiskt accelerera både exakt GP inference och skalbara approximationer. Dessutom tillhandahåller vi GPyTorch, en mjukvaruplattform för skalbar GP inference via BBMM, byggd på PyTorch.
REF noterar också att en modifierad batchad version av PCG är snabbare på GPU än GP inference med Cholesky.
GPyTorch: Blackbox Matrix-Matrix Gaussian Process Inference with GPU Acceleration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}