Att utforma och implementera effektiva, bevisligen korrekta parallella maskininlärningsalgoritmer (ML) är en utmaning. Befintliga parallella abstraktioner på hög nivå som MapReduce är otillräckligt uttrycksfulla medan lågnivåverktyg som MPI och Pthreads lämnar ML experter upprepade gånger lösa samma designutmaningar. Genom att inrikta oss på vanliga mönster i ML utvecklade vi GraphLab, som förbättrar på abstraktioner som MapReduce genom att kompakt uttrycka asynkrona iterativa algoritmer med glesa beräkningsberoenden samtidigt som datakonsistens och uppnå en hög grad av parallell prestanda. Vi demonstrerar det uttrycksfulla i ramverket GraphLab genom att utforma och implementera parallella versioner av trosförökning, Gibbs provtagning, Co-EM, Lasso och Compressed Sensing. Vi visar att med hjälp av GraphLab kan vi uppnå utmärkta parallella prestanda på storskaliga verkliga problem.
GraphLab REF förbättrar på MapReduce abstraktion genom att kompakt uttrycka asynkrona iterativa algoritmer med glesa beräkningsberoenden.
GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning
{'venue': 'The 26th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2010), Catalina Island, California, July 8-11, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}