Какие существуют способы оптимизации алгоритма накопления для больших объемов данных?

Несколько способов оптимизации алгоритма накопления для больших объёмов данных:

• Использование алгоритмов, которые обрабатывают данные партиями. scienceforum.ru Например, стохастический градиентный спуск, что уменьшает потребность в вычислительной мощности и памяти. scienceforum.ru
• Применение графических процессоров (GPU). libeldoc.bsuir.by На них обрабатывается ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). libeldoc.bsuir.by
• Сжатие данных. habr.com Алгоритм выбирают исходя из конкретных задач. habr.com Сжатие помогает экономить на дисковом пространстве и электроэнергии. habr.com
• Дедупликация. habr.com Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. habr.com В итоге избыточные данные оптимизируются, а их целостность не нарушается. habr.com
• Оптимизация программ на уровне кода. habr.com Например, использование наименьшего целого числа, удовлетворяющего требованиям задачи, может сэкономить до 90% памяти. habr.com

Выбор способа оптимизации зависит от конкретной задачи, типа данных и желаемых результатов. yourtodo.life Для определения наиболее подходящего подхода рекомендуется экспериментировать и тестировать различные алгоритмы. scienceforum.ru