矩阵化张量乘 Khatri-Rao 乘积的通信下界
分布式、并行与集群计算
2017-10-24 v2
摘要
矩阵化张量乘 Khatri-Rao 乘积（matricized-tensor times Khatri-Rao product）的计算是计算张量 CP 分解算法中的典型瓶颈。为了开发高性能的串行和并行算法，我们建立了通信下界，以确定在稠密张量情况下该计算所需的数据移动量。我们还提出了达到该下界的串行和并行算法，因此它们是通信最优的。特别地，我们证明了该计算的结构允许比将计算直接转化为矩阵乘法操作的简单方法进行更少的通信。
引用
@article{arxiv.1708.07401,
title = {Communication Lower Bounds for Matricized Tensor Times Khatri-Rao Product},
author = {Grey Ballard and Nicholas Knight and Kathryn Rouse},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.07401},
year = {2017}
}