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分裂

swMATH ID: 30093
软件作者: S.Smith、N.Ravindran、N.D.Sidiropoulos、G.Karypis
描述: SPLATT:高效并行稀疏张量矩阵乘法。在信号处理和推荐系统等领域,多维阵列或张量越来越多地被发现。现实世界的张量可能很大,而且通常非常稀疏。需要高效、高性能的工具来处理当今和未来的海量稀疏张量。本文介绍了SPLATT,一个用于三模张量的共享内存并行C库。SPLATT对稀疏张量因子分解的最新竞争工具进行了算法改进。SPLATT有一种快速、并行的方法,可以将杀母张量乘以Khatri-Rao积,这是张量分解方法中的关键核心。SPLATT使用了一种新颖的数据结构,该结构利用了张量的稀疏性模式。这种数据结构具有与竞争方法类似的较小内存占用,并允许我们的工作中的计算改进。我们还提出了一种寻找缓存友好型重排序的方法,并使用一种新形式的缓存平铺来利用它们。据我们所知,这是在这种情况下研究重排序和缓存平铺的第一项工作。当使用16个线程时,SPLATT的平均速度比我们的基线提高了近30倍,在NELL-2上达到了80倍以上的速度。
主页: https://ieeexplore.ieee.org/document/7161496
源代码:  https://github.com/ShadenSmith/splatt网站
相关软件: Tensor工具箱;DFacTo公司;算法862;Matlab公司;坦索拉布;N向工具箱;千兆坦索尔;ADTT公司;塔克MPI;TensorLy公司;Genten公司;弗罗斯特;github;PLANC公司;TT工具箱;TKPSVD公司;SUMMA(总结);CUDA公司;MKL公司;ParCube(ParCube)
引用于: 11文件

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