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10,000x更快的贝叶斯推断：多GPU SVI与传统MCMC
使用GPU加速度将贝叶斯推断从几个月到几分钟加快速度。贝叶斯推理速度更快10,000倍：多GPU SVI与传统MCMC首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学时代阻止您在生产中实施贝叶斯模型？你并不孤单。尽管贝叶斯模型为结合先验知识和不确定性量化提供了强大的工具，但它们在行业中的采用受到一个关键因素的限制：传统推理方法非常慢，尤其是在扩展到高维空间时。在本指南中，与基于CPU的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法相比，我将向您展示如何使用多GPU随机变异推理（SVI）加速贝叶斯推断。
时代阻止您在生产中实施贝叶斯模型？您将学到什么：
- 在多个gpus中实现数据并行的数据并行。步骤逐步技术（和代码），以扩展模型以处理数百万或数十亿个观察/参数，跨CPU，单gpu，多人GPU，以及
蒙特卡洛和变异推理方法之间的差异。
如何在多个GPU上实现数据并行性。
分步技术（和代码）以扩展模型以处理数百万或数十亿的观测值/参数。
CPU，单个GPU和多GPU实现的性能基准
本文继续我们关于层次贝叶斯建模的实用系列，这是基于我们以前的需求示例弹性的基础。无论您是与大型数据集合作的数据科学家，还是看研究人员探索以前棘手的问题，这些技术都将改变您对估计贝叶斯模型的处理方式。
需求的价格弹性示例
是否想跳过理论并直接跳入实施？您将在下面的实施部分中找到实用的代码示例。
是否想跳过理论并直接跳入实施？
推理方法
回想我们的基线规范：
其中：
\（\ beta_i \ sim \ sim \ text {normal}（\ beta_ {c（i）}，\ sigma_i）\）
Mini Batching
CPU，单个GPU和多GPU实现的性能基准
本文继续我们关于层次贝叶斯建模的实用系列，这是基于我们以前的需求示例弹性的基础。无论您是与大型数据集合作的数据科学家，还是看研究人员探索以前棘手的问题，这些技术都将改变您对估计贝叶斯模型的处理方式。需求的价格弹性示例
是否想跳过理论并直接跳入实施？您将在下面的实施部分中找到实用的代码示例。是否想跳过理论并直接跳入实施？
推理方法
回想我们的基线规范：