You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
안녕하세요. 아까 참여했던 이세민(Se Min Lee)입니다.
다름이 아니라, GPU 메모리 최적화 측면을 아까 랩짱님께서 말씀하실때, 들었던 생각이
"정보 손실"을 감안하더라도 일반화하는 쪽으로 Pseudo-Inverse matrix를 도입한다던가, 아니면 행렬 근사라든가
아니면 XY + XZ 꼴이라면 X(Y+Z)로도 최적화해볼수 있지 않을까? 라는 의문과 상상이 들었는데, 현업에서는 어떻게 쓰이는지,
그리고 실제로 메모리, 연산 최적화에서 Pseudo-Inverse matrix를 도입하는지에 대해서 궁금합니다!
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
pseudo-inverse의 time complexity 자체가 inverse와 같아서 그런 방식의 최적화가 사용되지는 않을 것 같습니다. 또한 아래 실험은 3090 위에서 4096X4096 matrix로 실험한 결과인데 pinv가 torch에서 충분히 최적화되지 않은것인지 모르겠지만 inversion이 훨씬 빠른 것 같습니다.
inv: 0.043s
pinv: 2.391s
안녕하세요. 아까 참여했던 이세민(Se Min Lee)입니다.
다름이 아니라, GPU 메모리 최적화 측면을 아까 랩짱님께서 말씀하실때, 들었던 생각이
"정보 손실"을 감안하더라도 일반화하는 쪽으로 Pseudo-Inverse matrix를 도입한다던가, 아니면 행렬 근사라든가
아니면 XY + XZ 꼴이라면 X(Y+Z)로도 최적화해볼수 있지 않을까? 라는 의문과 상상이 들었는데, 현업에서는 어떻게 쓰이는지,
그리고 실제로 메모리, 연산 최적화에서 Pseudo-Inverse matrix를 도입하는지에 대해서 궁금합니다!
The text was updated successfully, but these errors were encountered: