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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:MPI / OpenMP混合并行化有效估计潜在的Dilikre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,概率主题模型已应用于各种数据,包括文本数据,并显示了有效性。潜在的Dirichlet分配方法(LDA)给出主题模型的代表。尽管变异贝叶斯方法或Gyps采样方法用于LDA的参数估计,但大规模数据需要计算成本,因此需要效率。在本文中,并行计算技术用于简化LDA的Gyps采样方法。作为计算环境,我们近年来假设广泛分布的分布式和共享内存类型(SMP群集类型)。用于传统LDA的并行估计方法已在MPI或OpenMP中单独使用。另一方面,在SMP簇型并行计算机中,混合并行编程模型适用于传递给SMP间节点通信的消息,以及用于SMP节点并行化的循环指令。因此,在本文中,我们开发了LDA的MPI / OpenMP混合并行估计方法,并在SMP集群计算机中实现了加速。

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