分布式统计.jl swMATH ID: 36529 软件作者： Seyoon Ko、Hua Zhou、Jin Zhou和Joong-Ho-Won 描述： DistStat.jl：Julia高性能统计计算环境的统一编程。出于日常统计计算目的，对高性能计算（HPC）的需求不断增加。缺点是我们需要为每个HPC环境编写专门的代码。CPU级并行化需要显式编码，以便在集群超级计算环境中有效地使用多个节点。通过图形处理单元（GPU）加速需要编写内核代码。Julia软件包DistStat.jl为分布式阵列实现了一种数据结构，该结构透明地在多节点CPU集群和多GPU环境中工作。该软件包为在各种HPC环境中同时开发高性能统计软件铺平了道路。为了演示包的透明性和可伸缩性，我们提供了大规模非负矩阵分解、多维缩放和ℓ1-在Amazon Web Services（AWS）云中的8-GPU工作站和720-CPU核心虚拟集群上的正则化Cox比例风险模型。作为一个恰当的例子，我们使用ℓ1-正则化Cox比例风险模型。在AWS上拟合50万变量回归模型只需不到50分钟。 主页： https://arxiv.org/abs/2010.16114 源代码： https://github.com/kose-y/DistStat.jl 依赖项： 朱莉娅 关键词： arXiv_状态.CO;数学软件;arXiv_cs。微软;朱莉娅;高性能计算;磁粉探伤;分布式计算;图形处理单元;云计算 相关软件： MPI.jl公司;分布式阵列.jl;CUDA.jl公司;MPI阵列.jl;循环矢量.jl;线性代数库;gputools公司;sgmcmc公司;TensorFlow公司;PyOpenCL公司;PyCUDA公司;有限责任公司;d应用;CUBLAS公司;PyTorch公司;Rmpi公司;朱莉娅 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 DistStat.jl：面向Julia中高性能统计计算环境的统一编程arXiv公司Seyoon Ko、Hua Zhou、Jin Zhou和Joong-Ho-Won 2020