近似加权 $CR$ 编码矩阵乘法
信息论
2020-11-20 v1 数值分析
math.IT
数值分析
摘要
线性代数中最常见但同时也昂贵的操作之一是将两个矩阵 和 相乘。随着机器学习的快速发展和数据量的增加，执行快速的矩阵密集型乘法已成为一大障碍。克服此问题的两种不同方法是：1）近似乘积；以及 2）分布式执行乘法。\textit{-乘法} 是一种近似，其中 和 的列与行分别被有放回地采样。在分布式设置中，多个工作节点并行执行矩阵乘法子任务。其中部分工作节点可能是掉队者（stragglers），即未能及时完成其任务。我们提出一种新颖的\textit{近似加权 编码矩阵乘法}方案，其在分布式矩阵乘法中实现了改进的性能。
引用
@article{arxiv.2011.09709,
title = {Approximate Weighted $CR$ Coded Matrix Multiplication},
author = {Neophytos Charalambides and Mert Pilanci and Alfred Hero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09709},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 1 figure, conference