Вопрос или проблема
Если у меня есть какая-то форма данных, которая может иметь внутренние связи со всеми другими данными в наборе, но я хочу разделить эти данные на параллельные части, чтобы увеличить время вычислений или уменьшить размер любого конкретного фрагмента данных, над которым сейчас ведется работа, существует ли методология для разделения этих данных на части без снижения их обоснованности?
Например, предположим, что у меня есть сетка преступлений по всей стране. Я хочу рассматривать эту сетку как тепловую карту преступлений и, следовательно, “размазывать” тепло от преступления на близлежащие точки.
Однако время для расчета этого слишком велико, если я пытаюсь сделать это по всей стране. Поэтому я хочу разделить эту сетку на управляемые участки.
Но если я это сделаю, то районы с высокой преступностью на краях участков этой сетки не будут “размазаны” в близлежащие районы. Я не хочу потерять обоснованность этих данных.
Какова методология, если таковая имеется, для решения этой задачи связывания данных в параллелизации?
Я бы рассмотрел возможность применения какого-то скользящего окна к вашим данным, чтобы вы могли обрабатывать один подкласс за раз. Корректируя наложение окна на предыдущие участки, вы можете контролировать, сколько контекста у вас есть для каждой партии.
Детали реализации будут зависеть от того, какую структуру данных вы используете, но, поскольку вы упомянули сетку, в которой хотите размазывать данные, метод свертки + объединения может подойти. Это очень легко запустить параллельно и может быть выполнено очень эффективно на современных GPU.
Кроме того, ваш пример предполагает, что результат обработки ваших участков будет своего рода подсэмплированием. Если данные слишком велики, вы могли бы сначала выполнить подсэмплирование. Существует множество способов сделать это в зависимости от критериев, приемлемых для удаления точек данных, поэтому вам придется углубиться в это, чтобы выяснить, какой метод лучше всего подходит для вашего случая.
Ответ или решение
Методология параллелизации связанных данных
Когда стоит задача обработки связанных данных с целью увеличения вычислительной скорости или уменьшения объема обрабатываемой информации, необходимо учитывать, как данные пересекаются между различными частями, чтобы сохранить их валидность. В данном ответе мы рассмотрим методологию, которая позволит эффективно параллелизировать данные на примере задачи создания тепловой карты преступности в виде сетки по всей стране.
1. Определение задачи
Проблема состоит в том, что при попытке обработать всю сетку данных о преступности сразу, вычислительное время значительно увеличивается. Для решения этой задачи необходимо разбить сетку на более управляемые части, при этом сохранив целостность данных в местах их пересечения.
2. Использование перекрывающегося окна (Sliding Window)
Одним из эффективных методов является применение техники перекрывающегося окна. Суть этого метода заключается в создании подмножеств данных, которые частично перекрываются, что позволяет сохранить контекст высшего уровня.
- Настройка перекрытия: Определите ширину окна и уровень перекрытия. Например, если размер каждого кусочка сетки составляет 10×10 клеток, можно установить перекрытие в 2-3 клетки. Это обеспечит передачу информации с границ одного кусочка в другой.
3. Использование свёрточных операций
Для смещения и сглаживания данных можно использовать свёрточные операции. Это не только легко параллелизуется, но и может быть реализовано с использованием современных вычислительных платформ, таких как графические процессоры (GPU).
- Реализация свёртки: Применение свёртки позволяет "размыть" значения преступности по близлежащим точкам в сетке. Это позволяет учесть влияние преступности в высоких опасных зонах и сгладить переходные области между кусочками.
4. Техника выборки (Subsampling)
Если объем данных слишком велик для обработки, следует рассмотреть возможность предварительной выборки. Это может быть выполнено разными способами, в зависимости от специфики вашего набора данных и приемлемых критериев для хранилища данных.
- Выбор метода выборки: Определите, какие данные являются критически важными для анализа. Например, можно выбрать только те точки, которые превышают определённый порог преступности, или использовать случайную выборку с учётом как можно большей репрезентативности.
5. Параллельная обработка
С использованием вышеописанных методов можно организовать параллельную обработку данных. Эффективное распределение задач между различными потоками или узлами позволит значительно сократить время обработки.
- Распределение задач: Создайте пул потоков и распределите обработку данных по созданным кускам. Каждый поток должен обрабатывать каждую часть, совмещая информацию с соседними кусками, что обеспечит согласованность результата и сохранение валидности данных.
Выводы
Методология параллелизации связанных данных включает анализ структуры данных, учет перекрытия, использование свёрточных операций и методы выборки. Эти подходы, когда они реализованы должным образом, позволят вам увеличить скорость вычислений, не теряя при этом валидность данных. Также важно смещать каждую итерацию в контексте связанные данных, чтобы обеспечить достоверность и полноту анализа.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете оптимизировать свои вычислительные процессы и существенно повысить эффективность обработки больших объемов данных, даже если они имеют сложные взаимосвязи.