Data-機器學習：算法突破 exabyte 障礙
由 Charles Poling（Los Alamos National Laboratory）報導
根據新墨西哥州洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）的一項最新研究，一款機器學習算法成功地突破了電腦可用記憶體的約束，能夠處理超過記憶體容量的海量資料集。
這款算法在洛斯阿拉莫斯國家實驗室內部開發，並在奧克裏奇國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）的超級計算機 Summit 上進行了測試，創下了大資料集因子分解的世界紀錄。這款高度可擴充套件的算法同樣適用於膝上型電腦和超級計算機，解決了硬體瓶頸的問題，使得可以有效地處理在癌症研究、衛星影象、社交媒體網路、國家安全科學和地震研究等資料豐富的應用中的訊息。
突破記錄的演算法
這款演算法名為「非負矩陣分解」，是洛斯阿拉莫斯國家實驗室 SmartTensors 專案下的高效能算法之一。它利用硬體的特性，如圖形處理器（GPU）加速計算和快速互聯，有效地在計算機間傳輸資料。同時該算法還能夠同時完成多個任務。
相對於傳統的資料分析方法，這款演算法具有可擴充套件性，不受處理器和記憶體之間資料傳輸延遲的困擾。在進行此項研究的洛斯阿拉莫斯團隊中，他們對算法進行了記錄性的實驗。在測試中，該算法成功地處理了一個高達 340TB（tera-byte）的密集矩陣和一個 11EB（exa-byte）的稀疏矩陣，使用了 25,000 個 GPU 進行計算。這個突破，使這個演算法成為迄今為止唯一能夠處理 exabyte 級別資料集的演算法。
應用範圍的擴大
這種突破性的算法將機器學習和資料分析推向了一個新的境界。根據洛斯阿拉莫斯國家實驗室的計算物理學家伊斯馬埃爾·布雷馬（Ismael Boureima）表示這款算法的應用範圍非常廣泛，從癌症研究到衛星影象、社交媒體網路、國家安全科學和地震研究等領域。
在機器學習中，非負矩陣分解可作為一種無監督學習的方法，從資料中提取有意義的訊息，將資料簡化成易於理解的格式。布雷馬說："這對機器學習和資料分析非常重要，因為演算法能夠識別出對使用者具有特殊意義的可解釋的隱含特徵。"
未來展望
這項突破性的研究成果不僅僅是一個技術的突破，更是一個思想的突破。它顯示出對於機器學習和大資料處理的革命性進展，不僅僅需要更強大的硬體，還需要更聰明的算法。
這款算法的突破將為科學家、工程師和研究人員提供更多的工具和機會，使他們能夠從海量資料中提取有價值的訊息。同時這也提醒我們，在這個資料驅動的時代，我們需要對資料的處理和使用進行更多的思考。
這項突破不僅僅對科學界有著重大的意義，對社會和經濟的發展也將帶來深遠的影響。我們應該謹慎對待這項技術進展所帶來的種種問題和挑戰，同時保持對於個人隱私和資料安全的關注。
總而言之，這項突破性的研究成果將為資料處理和機器學習領域帶來重大的變革，為我們深入理解和應用資料提供了更多的可能性。然而我們應該謹慎對待這項技術的應用，並在不斷進步的過程中保持人文關懷和倫理觀念。
