Modelo de procesamiento paralelo en arquitecturas heterogéneas para regresiones lineales multivariables
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- Año de publicación 2019
- Descripción
- La generación de modelos de regresión lineal múltiple demanda una selección exhaustiva de las variables regresoras que permiten obtener un alto nivel de precisión en las tareas de predicción. Este proceso de selección representa un alto reto algorítmico y computacional, debido a que es necesario obtener y evaluar cada uno de los posibles modelos para poder seleccionar de forma eficiente el más preciso. En este trabajo se creó un modelo de procesamiento paralelo para parametrizar modelos de regresiones lineales multivariables, utilizando arquitecturas heterogéneas: HMMMR (Heterogeneous Model for Massive Multilinear Regressions). HMMMR fue diseñado orientado a explotar los benefi cios de las capacidades de computo paralelo de GPUs mediante el uso de estructuras de datos y operaciones matriciales optimizadas para realizar cálculos en batch. El objetivo principal de HMMMR es hacer una selección de un subconjunto de predictores que presenten mejores resultados en una regresión lineal para una determinada variable objetivo. La implementación de HMMMR muestra superioridad en el tiempo de cálculo de regresiones dado que se hace un uso mas e ficiente de las capacidad de procesamiento en batch de la GPU. Para los datasets evaluados (29332215 y 46626033 regresiones con datos niveles y precipitaciones de embalses ubicados en Colombia) la implementación de HMMMR llegó a ser hasta 9.8 y 5.06 veces más rápida que la implementación en una plataforma homogénea. Disponibilidad: https://github.com/carojasq/HMMMR .
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Citación recomendada (normas APA)
- Cristian Alejandro Rojas Quintero, "Modelo de procesamiento paralelo en arquitecturas heterogéneas para regresiones lineales multivariables", -:-, 2019. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/2909046/), el día 2024-04-28.