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学界 | 多 GPU 加速学习,这是一份崭新的 XGBoost 库

梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法,它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现,它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现,且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展,它支持多 GPU 的执行,并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展,它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数(feature quantiles)和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法,并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。

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郭健:deadline调度器之(一):原理

实时系统是这样的一种计算系统:当事件发生后,它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中,产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作,而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说,当系统收到某个请求,会做出相应的动作以响应该请求,想要保证正确地响应该请求,一方面逻辑结果要正确,更重要的是需要在最后期限(deadline)内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应,那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中(如Linux),实时调度器(realtime scheduler)负责协调实时任务对CPU的访问,以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。

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郭健: deadline调度器之(一):原理

实时系统是这样的一种计算系统:当事件发生后,它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中,产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作,而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说,当系统收到某个请求,会做出相应的动作以响应该请求,想要保证正确地响应该请求,一方面逻辑结果要正确,更重要的是需要在最后期限(deadline)内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应,那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中(如Linux),实时调度器(realtime scheduler)负责协调实时任务对CPU的访问,以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。

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