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MPI/OpenMPハイブリッド並列化による潜在的ディリクレ配分法の効率的推定

机译:通过MPI / OpenMP混合并行高效估计潜在Diricle分配方法

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摘要

近年,確率的トピックモデルがテキストデータをはじめとした多様なデータに適用され,有効性が示されている.トピックモデルの代表的なものに潜在的ディリクレ配分法(Latent Dirichlet Allocation:LDA)があげられる.LDAのパラメータ推定には変分ベイズ法やギプスサンプリング法などが用いられるが,大規模データに対して計算コストが要求されるため,効率化が望まれている.本稿では,LDAのためのギプスサンプリング法の効率化のため,並列計算技術を用いる.計算環境として,近年広く普及している分散·共有メモリ型(SMPクラスタ型)を想定する.従来のLDAのための並列推定手法はMPIまたはOpenMPがそれぞれ単独で用いられてきた.それに対してSMPクラスタ型並列計算機では,SMPノード間通信にメッセージパッシングを,SMPノード内並列化にループディレクティブを用いるハイブリッド並列プログラミングモデルが適している.そこで本稿では,LDAのためのMPI/OpenMPハイブリッド型並列推定手法を開発し,SMPクラスタ型計算機において高速化を実現した.
机译:近年来,概率主题模型已经被应用于包括文本数据的各种数据,并且已经显示出其有效性。典型的主题模型是潜在狄利克雷分配(LDA)。可变贝叶斯方法和Gyps采样方法用于LDA参数估计,但由于需要大规模数据的计算成本,因此需要效率。本文采用并行计算技术来提高LDA石膏采样方法的效率。作为一种计算环境,我们假设一种分布式/共享内存类型(SMP群集类型)在最近几年变得越来越普遍。 MPI或OpenMP已被独立用作LDA的常规并行估计方法。另一方面,在SMP群集类型并行计算机中,适合使用将消息传递用于SMP节点之间的通信以及将循环指令用于SMP节点内的并行化的混合并行编程模型。因此,在本文中,我们为LDA开发了一种MPI / OpenMP混合并行估计方法,并在SMP集群式计算机中实现了高速化。

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