В МТИ создали алгоритм ускоряющий анализ больших данных в 100 раз

Тензорные таблицы — это своего рода математические матрицы (в программировании — двухмерные массивы или просто таблицы), соединенные друг с другом в 3D-пространство. В реальном мире их используют для составления карт для баз данных, например, для Amazon, где ID покупателя соотносится с товарами. Причем, в матрицу помещаются все имеющиеся у магазина товары, напротив которых единицей отмечается факт покупки. Эти данные можно, в свою очередь, связать с рейтингом покупателя и его отзывами, которые хранятся в другой таблице.

Подобные матрицы более удобны для анализа больших данных и машинного обучения, нежели обычные SQL-базы. Однако у них есть очевидный минус: если единицей отмечается покупка, то все остальные ячейки заполнены нулями. При умножении таблиц это создает ненужную нагрузку на процессор и забивает память нулевыми данными. В итоге реализация тензорных таблиц для всей базы данных Amazon займет 107 экзабайт памяти, что в 10 раз больше, чем все серверы Google вместе взятые.

В принципе, оптимизировать «разреженную» тензорную таблицу могут и программисты, что они и делали все эти годы. Правда, это чрезвычайно утомительно и занимает много времени. Исследователи из МТИ придумали, как автоматизировать этот процесс так, чтобы от программиста лишь требовалось импортировать файл с данными и выбрать необходимую операцию для расчета. Технически алгоритм Taco реализован так, что сначала он отбирает все ненулевые значения, а потом избавляется от тех пар, где есть умножение на ноль, и лишь после этого записывает их память.

Также ученые решили проблему оптимизации самих расчетов. Если раньше требовалось умножить таблицы, результат записать в память, и только потом производить его сложение с другой таблицей, то теперь Taco позволяет совершать множественные расчеты в рамках одного цикла или «ядра». И главная новость в том, что в МТИ разработали разные «ядра» для наиболее часто встречающихся в анализе больших данных операций с тензорными таблицами.

Результат впечатляет: благодаря Taco тензорные таблицы для всего, что есть в Amazon теперь займут какие-то 14 Гб и поместятся в обычном смартфоне.

IBM разработала способ имитации квантового 56-кубитного компьютера на неквантовом суперкомпьютере. Решение задачи, ранее считавшееся невозможным, вероятно, изменит расстановку сил в квантовой гонке крупнейших IT-компаний. Для этого ученые также использовали тензорные таблицы.