Candecomp / PARAFAC (CP) decomposition, a generalization of the matrix singular value decomposition to higher-dimensional tensors, is a popular tool for analyzing multidimensional sparse data. On tensors with billions of nonzero entries, computing a CP decomposition is a computationally intensive task. We propose the first distributed-memory implementations of two randomized CP decomposition algorithms, CP-ARLS-LEV and STS-CP, that offer nearly an order-of-magnitude speedup at high decomposition ranks over well-tuned non-randomized decomposition packages. Both algorithms rely on leverage score sampling and enjoy strong theoretical guarantees, each with varying time and accuracy tradeoffs. We tailor the communication schedule for our random sampling algorithms, eliminating expensive reduction collectives and forcing communication costs to scale with the random sample count. Finally, we optimize the local storage format for our methods, switching between analogues of compressed sparse column and compressed sparse row formats. Experiments show that our methods are fast and scalable, producing 11x speedup over SPLATT by decomposing the billion-scale Reddit tensor on 512 CPU cores in under two minutes.


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这是第25届年度会议,讨论有约束计算的所有方面,包括理论、算法、环境、语言、模型、系统和应用,如决策、资源分配、调度、配置和规划。为了纪念25周年,吉恩·弗洛伊德创作了一本“虚拟卷”来庆祝这个系列会议。信息可以在这里找到。约束编程协会有本系列中以前的会议列表。CP 2019计划将包括展示关于约束技术的高质量科学论文。除了通常的技术轨道外,CP 2019年会议还将有主题轨道。每个赛道都有一个专门的小组委员会,以确保有能力的评审员将审查这些领域的人提交的论文。 官网链接:https://cp2019.a4cp.org/index.html
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