[发明专利]一种基于GPU的张量分解及重构方法有效
| 申请号： | 201810744533.9 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN109033030B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 鲁才;李铭;胡光岷 | 申请（专利权）人： | 成都爱为贝思科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 610213 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GPU的张量分解及重构方法，其包括获取初始核心张量及因子矩阵，基于GPU并行地将张量与其它方向的因子矩阵的转置沿着不同方向作张量与矩阵的乘积得到选取方向的最优核心张量，将最优核心张量与因子矩阵依次作TTM乘积，完成张量分解及重构。本发明通过将一系列张量与矩阵的乘法进行基于GPU的并行化处理，以中间结果复用的方式优化CPU与GPU之间的数据传输开销，加速张量分解与重构，提高了数据的张量近似处理阶段和张量重构的体绘制阶段的计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gpu 张量 分解 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于GPU的张量分解及重构方法，其特征在于，包括以下步骤：A、获取大规模数据的张量及秩，对张量进行分解得到初始核心张量及因子矩阵，并设定最优条件ε，初始化迭代次数l为0；B、依次选取一个方向，对其它方向的因子矩阵求转置，基于GPU并行地将张量与其它方向的因子矩阵的转置沿着不同方向作张量与矩阵的乘积，得到选取方向的最优核心张量；C、将步骤B得到的最优核心张量与因子矩阵依次作张量与矩阵的乘积，得到核心张量C，判断||Cl+1||2‑||Cl||2是否小于最优条件ε；若是，则完成张量分解及重构；若否，则将迭代次数l递增1，返回步骤B。
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