文档介绍：该【用于高性能计算的机器学习和数据科学 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【用于高性能计算的机器学习和数据科学 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(HPC)系统通常包含大量计算节点,需要高效地分布和并行化数据科学任务,以充分利用可用资源。(如ApacheSpark、Hadoop和Dask)可用于将大型数据集划分到多个节点上,并行处理任务,从而显著提高计算速度。,可以进一步提高性能,缩短解决复杂数据科学问题的所需时间。,因此需要高效的机制来管理和处理这些数据。,如分布式文件系统(如HDFS、GPFS)和数据库(如NoSQL数据库),可提供可扩展、容错和高性能的数据访问。(如AWS、Azure)提供托管数据管理服务,允许用户在无需管理底层基础设施的情况下处理和存储大量数据。,如深度学****机器学****和优化算法,需要高效的实现才能在HPC系统上实现最佳性能。、利用图形处理单元(GPU)和其他并行处理硬件,可以显著加速算法执行。,可以将算法扩展到大规模数据和计算集群。,以确保任务在遇到错误或资源限制时能够可靠地完成。,允许任务在出现故障或需求变化时自动重新调度和恢复。,即使在硬件故障或系统中断的情况下也是如此。,尤其是在处理大数据集时。,如Tableau、PowerBI和JupyterNotebook,允许用户直观地探索数据、创建交互式图表和仪表盘。,以便研究人员和数据科学家能够有效地与数据交互并获得有意义的见解。,涉及调整系统参数和算法设置以获得最佳性能。、确定优化机会并指导调优工作。,可以随着时间的推移提高系统性能,以满足不断增长的计算需求。、图形处理器(GPU)或专门的加速器,将机器学****模型并行化,以充分利用计算资源。、模型并行或混合并行策略,优化并行化过程。,如集合通信和异步更新,以最大限度地减少通信开销。主题名称:,以扩展计算能力和处理更大的数据集。,如PyTorchDistributedDataParallel和Horovod,来协调分布式训练过程。,使用分布式密钥值存储或通信优化库来提高数据交换效率。主题名称:并行化计算高性能计算环境下机器学****模型训练优化主题名称:,如张量处理单元(TPU)或场可编程门阵列(FPGA),显著提高训练速度。,如cuDNN和TensorRT,以充分利用加速器的并行能力和特殊功能。,结合不同类型的加速器以优化计算成本和性能。主题名称:,减少计算复杂度和内存开销。、多线程和缓存优化技术来提高代码执行效率。,如英特尔VTune和NVIDIANsight,识别和消除性能瓶颈。高性能计算环境下机器学****模型训练优化主题名称:,以提高数据加载和转换效率。,减少数据传输和存储开销。,以处理不断增长或不断变化的数据集。主题名称:,如Hyperopt和Optuna,优化机器学****模型的超参数。,以高效探索超参数空间。