 |
| ภาพจาก Los Alamos National Laboratory |
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่พัฒนาขึ้นที่ Los Alamos National Laboratory (LANL) ของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ (DOE) สามารถระบุและแบ่งคุณลักษณะสำคัญของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดที่สามารถจัดการได้
นักวิจัยได้ทดสอบอัลกอริทึมบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Summit ที่ห้องปฏิบัติการแห่งชาติ Oak Ridge ของ DOE โดย Ismael Boureima จาก LANL กล่าวว่า "เราได้พัฒนาวิธี 'หน่วยความจำไม่เพียงพอ' สำหรับวิธีการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ที่ไม่เป็นลบ ซึ่งช่วยให้คุณสามารถแยกตัวประกอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่กว่าที่เคยทำได้บนฮาร์ดแวร์ที่กำหนด"
อัลกอริทึมถ่ายโอนข้อมูลระหว่างคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยเร่งความเร็วในการคำนวณและเชื่อมต่ออย่างรวดเร็วโดยใช้ฮาร์ดแวร์ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ในขณะที่ทำงานหลายอย่างพร้อมกัน
นักวิจัยของ LANL ใช้อัลกอริทึมในการประมวลผลเมทริกซ์หนาแน่น (desnse matrix) 340 เทราไบต์ และเมทริกซ์กระจัดกระจาย (sparse matrix) 11 เอ็กซาไบต์ ด้วย GPU 25,000 ตัว
อ่านข่าวเต็มได้ที่: Los Alamos National Laboratory
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น