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计算机科学 > 机器学习

arXiv:2507.16771v1 (cs)
[提交于 2025年7月22日 ]

标题: 一种分块稀疏变分高斯过程用于快速分布式空间建模

标题: A Partitioned Sparse Variational Gaussian Process for Fast, Distributed Spatial Modeling

Authors:Michael Grosskopf, Kellin Rumsey, Ayan Biswas, Earl Lawrence
摘要: 下一代能源部超级计算机将能够进行艾克萨级计算。 对于这些机器,可以进行的计算远多于可以保存到磁盘的数据。 因此,用户将无法依赖事后访问数据来进行不确定性量化和其他统计分析,迫切需要能够在现场训练的复杂机器学习算法。 在这种情况下部署的算法必须高度可扩展、内存高效,并且能够处理分布在各个节点上的空间连续分区的数据。 一种合适的方法是独立且并行地对每个空间分区拟合一个稀疏变分高斯过程(SVGP)模型。 该模型具有可扩展性、高效性和普遍准确性,但由于相邻模型在其共享边界处的不一致,会产生构造不连续响应面的不良效果。 在本文中,我们通过允许相邻空间分区之间进行少量通信来扩展这一想法,这有助于局部模型的更好对齐,从而实现更平滑的空间预测,并总体上获得更好的拟合效果。 由于我们的去中心化通信方案,所提出的扩展仍然高度可扩展,并在计算方面增加很少的开销(在内存方面则完全没有)。 我们展示了用于能源埃克萨级地球系统模型(E3SM)的分区SVGP(PSVGP)方法,并将结果与独立SVGP的情况进行了比较。
摘要: The next generation of Department of Energy supercomputers will be capable of exascale computation. For these machines, far more computation will be possible than that which can be saved to disk. As a result, users will be unable to rely on post-hoc access to data for uncertainty quantification and other statistical analyses and there will be an urgent need for sophisticated machine learning algorithms which can be trained in situ. Algorithms deployed in this setting must be highly scalable, memory efficient and capable of handling data which is distributed across nodes as spatially contiguous partitions. One suitable approach involves fitting a sparse variational Gaussian process (SVGP) model independently and in parallel to each spatial partition. The resulting model is scalable, efficient and generally accurate, but produces the undesirable effect of constructing discontinuous response surfaces due to the disagreement between neighboring models at their shared boundary. In this paper, we extend this idea by allowing for a small amount of communication between neighboring spatial partitions which encourages better alignment of the local models, leading to smoother spatial predictions and a better fit in general. Due to our decentralized communication scheme, the proposed extension remains highly scalable and adds very little overhead in terms of computation (and none, in terms of memory). We demonstrate this Partitioned SVGP (PSVGP) approach for the Energy Exascale Earth System Model (E3SM) and compare the results to the independent SVGP case.
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 应用 (stat.AP); 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:2507.16771 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2507.16771v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.16771
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: LA-UR-22-30783

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来自: Michael Grosskopf [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 22 日 17:20:07 UTC (2,576 KB)
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