专栏名称: 数据派THU

本订阅号是“THU数据派”的姊妹账号，致力于传播大数据价值、培养数据思维。

目录

相关文章推荐

DataFunTalk · 进群免费领取电子书《一本朴实无华的大数据电子书》 · 13 小时前

DataFunTalk · 进群免费领取电子书《一本朴实无华的大数据电子书》 · 13 小时前

天池大数据科研平台 · 刚刚，老黄携GB300震撼登场！DeepSe ... · 23 小时前

数据派THU · 大模型在心理治疗中的应用调研：当前格局与未来方向 · 2 天前

数据派THU · TPAMI ... · 3 天前

甘肃公安 · 宁县公安：“铁脚板”做实基础数据 ... · 2 天前

51好读 › 专栏 › 数据派THU

【博士论文】利用图结构加速稀疏计算

数据派THU · 公众号 · 大数据 · 2025-03-16 17:00

正文

来源：专知
本文约1000字，建议阅读5分钟
本论文介绍了利用稀疏数据结构特性的新算法、框架和模型。

稀疏计算（如图问题和稀疏矩阵算法中的计算）对于解决生物学、编译器设计和机器学习等领域的复杂问题至关重要。然而，在现代异构计算环境中，高效处理大规模、不规则的稀疏数据结构提出了重大挑战，必须在可扩展性和效率之间仔细权衡。现有的并行算法和计算模型通常未能充分利用稀疏数据中的固有结构，导致效率低下和可扩展性有限。这对于NP难问题尤其成问题，因为最坏情况下的解决方案速度较慢，而对于稀疏矩阵内核来说，它们是稀疏神经网络和科学计算中的瓶颈。

本论文介绍了利用稀疏数据结构特性的新算法、框架和模型。我们的贡献包括：

固定参数可解算法 ：用于子图同构和k-团列举，利用平面性和缺乏密集子图的特性减少计算深度或工作量，从而提高并行环境中的可扩展性和效率。
参数化模板图框架 ：高效处理执行图中的重复结构，优化并行程序分析中的数据移动。
空间计算机模型与竞争模型 ：针对空间数据流架构的挑战，通过考虑空间局部性和竞争成本来优化稀疏通信模式。
局部性优化的图布局

请到「今天看啥」查看全文

推荐文章

DataFunTalk · 进群免费领取电子书《一本朴实无华的大数据电子书》

13 小时前

DataFunTalk · 进群免费领取电子书《一本朴实无华的大数据电子书》

13 小时前

天池大数据科研平台 · 刚刚，老黄携GB300震撼登场！DeepSeek推理暴涨40倍加速全球最快，26年Rubin问世

23 小时前

数据派THU · 大模型在心理治疗中的应用调研：当前格局与未来方向

2 天前

数据派THU · TPAMI 2025｜多源图像融合新方法！广义自注意力机制，突破性全连接Transformer

3 天前

甘肃公安 · 宁县公安：“铁脚板”做实基础数据 “新机制”做强基层警务

2 天前

21金融圈 · 轰动世界！陆奇加盟百度，中国互联网有救了！

8 年前

绘本家居 · 这几款书房，哪个是你的菜?

8 年前

心理语录 · 释放自己，活好每一天！

8 年前

解放军报 · 国防部十大霸气回应：幽默强硬实力圈粉

7 年前

半岛晨报 · 药房现尴尬一幕：女子掀开门帘当众蹲地小便…记者探访火车站周边如厕难问题

7 年前

Sov5搜索 · 小百科 · 今天看啥 · 移动版

51好读 - 好文章就要读起来!