연구진은 대규모 GPU 환경에서 7가지 알고리즘 패밀리 30개 이상의 구성을 분석하여 의존성 행렬의 잠재적 그룹 구조를 복원하는 데 사용되는 대칭 비음수 행렬 분해(SymNMF)의 성능을 평가했어요.
trace-identity 재구성을 통해 모든 $n imes n$ 중간 계산을 제거하여 단일 GPU에서 $n ext{≈} 10^5$까지 가능하며, 다중 노드 배포를 통해 $n = 10^6$ 이상으로 확장할 수 있어요.
가장 빠른 솔버는 행렬 스펙트럼을 추적하며, Block-SVRG AdaptGrow는 평탄하고 조화되지 않은 꼬리 의존성 스펙트럼에서, 전체 배치 AdaGrad는 지배적인 저랭크 상관관계 스펙트럼에서 우위를 점했어요.