Parallelization of the K-Means Algorithm with Applications to Big Data Clustering
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Srivastava, Ashish, Nawfal, Mohammed |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Optimization of Energy Consumption Forecasting in Puno using Parallel Computing and ARIMA Models: An Innovative Approach to Big Data Processing
di: Vilca-Tinta, Cliver W., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vilca-Tinta, Cliver W., et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated K-means Clustering
di: Garst, Swier, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Garst, Swier, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable Decentralized Algorithms for Online Personalized Mean Estimation
di: Galante, Franco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Galante, Franco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Superior Parallel Big Data Clustering through Competitive Stochastic Sample Size Optimization in Big-means
di: Mussabayev, Rustam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mussabayev, Rustam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Communication-Avoiding Linear Algebraic Kernel K-Means on GPUs
di: Bellavita, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bellavita, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Distributed Block Chebyshev-Davidson Algorithm for Parallel Spectral Clustering
di: Pang, Qiyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pang, Qiyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
AsyncMesh: Fully Asynchronous Optimization for Data and Pipeline Parallelism
di: Ajanthan, Thalaiyasingam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ajanthan, Thalaiyasingam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Memory and Bandwidth are All You Need for Fully Sharded Data Parallel
di: Wang, Jiangtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jiangtao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Near-Optimal Resilient Aggregation Rules for Distributed Learning Using 1-Center and 1-Mean Clustering with Outliers
di: Yi, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yi, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
High-Performance Serverless Computing: A Systematic Literature Review on Serverless for HPC, AI, and Big Data
di: Besozzi, Valerio, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Besozzi, Valerio, et al.
Pubblicazione: (2026)
Preserving Clusters in Error-Bounded Lossy Compression of Particle Data
di: Ren, Congrong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ren, Congrong, et al.
Pubblicazione: (2026)
SDP4Bit: Toward 4-bit Communication Quantization in Sharded Data Parallelism for LLM Training
di: Jia, Jinda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jia, Jinda, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hydraulis: Balancing Large Transformer Model Training via Co-designing Parallel Strategies and Data Assignment
di: Li, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Flexible Clustered Federated Learning for Client-Level Data Distribution Shift
di: Duan, Moming, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Duan, Moming, et al.
Pubblicazione: (2021)
An Efficient Subspace Algorithm for Federated Learning on Heterogeneous Data
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Optimizing the Communication of Model Parallelism
di: Zhuang, Yonghao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhuang, Yonghao, et al.
Pubblicazione: (2022)
HelixPipe: Efficient Distributed Training of Long Sequence Transformers with Attention Parallel Pipeline Parallelism
di: Zhang, Geng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Geng, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-Dimensional Sparse Data Low-rank Representation via Accelerated Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent
di: Hu, Qicong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Qicong, et al.
Pubblicazione: (2024)
BigSUMO: A Scalable Framework for Big Data Traffic Analytics and Parallel Simulation
di: Sengupta, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sengupta, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2026)
Edge-Parallel Graph Encoder Embedding
di: Lubonja, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lubonja, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2024)
TASP: Topology-aware Sequence Parallelism
di: Wang, Yida, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yida, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedGroup: Efficient Clustered Federated Learning via Decomposed Data-Driven Measure
di: Duan, Moming, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Duan, Moming, et al.
Pubblicazione: (2020)
Asynchronous Federated Clustering with Unknown Number of Clusters
di: Zhang, Yunfan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yunfan, et al.
Pubblicazione: (2024)
MP-SL: Multihop Parallel Split Learning
di: Tirana, Joana, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tirana, Joana, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nesterov Method for Asynchronous Pipeline Parallel Optimization
di: Ajanthan, Thalaiyasingam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ajanthan, Thalaiyasingam, et al.
Pubblicazione: (2025)
MoE Parallel Folding: Heterogeneous Parallelism Mappings for Efficient Large-Scale MoE Model Training with Megatron Core
di: Liu, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2025)
DSP: Dynamic Sequence Parallelism for Multi-Dimensional Transformers
di: Zhao, Xuanlei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xuanlei, et al.
Pubblicazione: (2024)
PaSE: Parallelization Strategies for Efficient DNN Training
di: Elango, Venmugil
Pubblicazione: (2024)
di: Elango, Venmugil
Pubblicazione: (2024)
ShardTensor: Domain Parallelism for Scientific Machine Learning
di: Adams, Corey, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Adams, Corey, et al.
Pubblicazione: (2026)
PiPar: Pipeline Parallelism for Collaborative Machine Learning
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Heterogeneous Parallelism for Multimodal Large Language Model Training
di: Karnati, Yashaswi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Karnati, Yashaswi, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedClust: Optimizing Federated Learning on Non-IID Data through Weight-Driven Client Clustering
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islam, Md Sirajul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Harnessing Increased Client Participation with Cohort-Parallel Federated Learning
di: Dhasade, Akash, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dhasade, Akash, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Networks as Ordering Heuristics for Parallel Graph Coloring
di: Langedal, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Langedal, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2024)
Kraken: Inherently Parallel Transformers For Efficient Multi-Device Inference
di: Prabhakar, Rohan Baskar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Prabhakar, Rohan Baskar, et al.
Pubblicazione: (2024)
DHP: Efficient Scaling of MLLM Training with Dynamic Hybrid Parallelism
di: Niu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Niu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Parallelization Layouts for Large-Scale Distributed Model Training
di: Hagemann, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hagemann, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scaling State-Space Models on Multiple GPUs with Tensor Parallelism
di: Dutt, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dutt, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Parallel Reinforcement Learning Framework using the Reactor Model
di: Kwok, Jacky, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kwok, Jacky, et al.
Pubblicazione: (2023)
Untied Ulysses: Memory-Efficient Context Parallelism via Headwise Chunking
di: Ghadia, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ghadia, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Optimization of Energy Consumption Forecasting in Puno using Parallel Computing and ARIMA Models: An Innovative Approach to Big Data Processing
di: Vilca-Tinta, Cliver W., et al.
Pubblicazione: (2024) -
Federated K-means Clustering
di: Garst, Swier, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Scalable Decentralized Algorithms for Online Personalized Mean Estimation
di: Galante, Franco, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Superior Parallel Big Data Clustering through Competitive Stochastic Sample Size Optimization in Big-means
di: Mussabayev, Rustam, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Communication-Avoiding Linear Algebraic Kernel K-Means on GPUs
di: Bellavita, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)