Accelerating the XGBoost algorithm using GPU computing

doi:10.7287/peerj.preprints.2911v1

Accelerating the XGBoost algorithm using GPU computing

2017-04-04

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DOI：10.7287/peerj.preprints.2911v1

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我们提出了一种基于CUDA的决策树构建算法实现，该算法集成在梯度提升库XGBoost中。树构建算法完全在GPU上执行，并在多种数据集和设置（包括稀疏输入矩阵）上表现出高性能。单个提升迭代过程被并行化，结合了两种方法：对于浅层树采用交错方法，而对于较大深度则切换到基于基数排序的更传统方法。我们展示了使用Titan X与4核i7 CPU相比，加速比达到3-6倍；与2台Xeon CPU（共24核）相比，加速比为1.2倍。我们证明了完全在GPU内存中处理希格斯数据集（1000万个样本，28个特征）是可行的。该算法作为插件提供在XGBoost库中，并完全支持所有XGBoost功能，包括分类、回归和排序任务。

Accelerating the XGBoost algorithm using GPU computing

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