כתבה
arXiv cs.LG ·
אופטימיזציה גדולה בסקאלה עם GPU: שימוש באלגברה לינארית מסוכסכת
GPU-Enabled Large-Scale Optimization Using Randomized Linear Algebra
מאמר חדש מציג כלי לאופטימיזציה גדולה בסקאלה, המשתמש באלגברה לינארית מסוכסכת עם GPU. הכלי, rlaopt, תומך במערכות לינאריות חיוביות-מוגדרות ואופטימיזציה רישומית-מינימלית. המאמר כולל תיאור של הכלי והביצועים שלו.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.08136v1 Announce Type: new Abstract: This paper introduces rlaopt, a PyTorch-based package for large-scale optimization and scientific computing using randomized numerical linear algebra (RandNLA). Despite substantial progress in RandNLA-based algorithms, few implementations combine GPU acceleration with a simple interface for specifying optimization problems. rlaopt addresses this gap by providing GPU-enabled solvers for positive-definite linear systems and convex empirical risk minimization with constraints and regularizers. These solvers use RandNLA to accelerate conjugate gradient (NystromPCG), operator splitting (NysADMM), and stochastic gradient methods (SAPPHIRE). Moreover, rlaopt includes a modeling language that lets users specify problems using natural mathematical syn
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית