Рубрика «разреженные матрицы»

Прелюдия

Численное решение линейных систем уравнений является незаменимым шагом во многих сферах прикладной математики, инженерии и IT-индустрии, будь то работа с графикой, расчёт аэродинамики какого-нибудь самолёта или оптимизация логистики. Модная нынче «машинка» без этого тоже не особо бы продвинулась. Причём решение линейных систем, как правило, сжирает наибольший процент из всех вычислительных затрат. Понятно, что эта критическая составляющая требует максимальной оптимизации по скорости.

Часто работают с т.н. разреженными матрицами — теми, у которых нулей на порядки больше остальных значений. Такое, например, неизбежно, если имеешь дело с уравнениями в частных производных или с какими-нибудь другими процессами, в которых возникающие элементы в определяющих линейных соотношениях связаны лишь с «соседями». Вот возможный пример разреженной матрицы для известного в классической физике одномерного уравнения Пуассона $-phi^{''}=f$ на равномерной сетке (да, пока в ней нулей не так много, но при измельчении сетки их будет будь здоров!):

$begin{pmatrix}2 & -1 & 0 & 0 & 0\ -1 & 2 & -1 & 0 & 0\ 0 & -1 & 2 & -1 & 0 \ 0 & 0 & -1 & 2 & -1 \ 0 & 0 & 0 & -1 & 2end{pmatrix}$

Противоположные им матрицы — те, в которых на количество нулей не обращают внимания и учитывают все компоненты без исключения, — называют плотными.
Читать полностью »

В начале декабря исследователи из OpenAI представили библиотеку инструментов, которая поможет ускорить обучение нейронных сетей на GPU от Nvidia за счет использования разреженных матриц. О том, с какими трудностями сталкиваются разработчики нейронных сетей и в чем основная идея решения от OpenAI, расскажем далее.

Разряженные матрицы: как ученые ускорили машинное обучение на GPU - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js