Jinsol Park – NVIDIA 技術博客
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Wed, 06 Nov 2024 09:19:43 +0000
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RAPIDS cuML 助力 GPU 實現 UMAP 的高速擴展
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/even-faster-and-more-scalable-umap-on-the-gpu-with-rapids-cuml/
Thu, 31 Oct 2024 09:15:25 +0000
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UMAP 是一種常用的降維算法，用于生物信息學、NLP 主題建模和 ML 預處理等領域。它的工作原理是創建 k 近鄰（k-NN）圖（在文獻中稱為全近鄰圖），以構建數據的模糊拓撲表示，用于將高維數據嵌入到較低維度中。 RAPIDS cuML 已經包含了加速的 UMAP，與最初基于 CPU 的 UMAP 相比，速度有了顯著提升。正如我們在本文中演示的那樣，還有改進空間。 在本文中，我們將探討如何使用 RAPIDS cuML 24.10 中引入的新功能。我們還將深入探討 nn-descent 算法和批處理流程的詳細信息。最后，我們分享基準測試結果，以強調可能的性能提升。在本文結束時，我們希望您對 RAPIDS 更快速且可擴展的 UMAP 所帶來的優勢感到興奮。 我們面臨的一個挑戰是，所有鄰居圖形構建階段需要很長時間，尤其是與 UMAP 算法中的其他步驟相比。
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