基于分段常数不变量的相似矩阵大规模并行计算
统计计算
2024-04-11 v1 数学软件
代数拓扑
摘要
我们提出了一个用于分段常数函数（PCF）的计算框架，并将其用于统计中有用的几种计算，例如平均值、相似矩阵等。我们给出了一种线性时间、无分配算法，用于在机器精度下处理成对 PCF。由此，我们推导出用于计算多个 PCF 的归约的算法。这些算法已以高度可扩展的方式实现，用于 CPU 和（在某些情况下）多 GPU 上的并行执行，并封装在一个 Python 包中。此外，我们提供了对 PCF 多维数组及其向量化操作的支持。作为压力测试，我们使用 8 个 GPU 从 500,000 个 PCF 计算了一个距离矩阵。
引用
@article{arxiv.2404.07183,
title = {Massively Parallel Computation of Similarity Matrices from Piecewise Constant Invariants},
author = {Björn H. Wehlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07183},
year = {2024}
}
备注
23 pages