Несколько способов оптимизации алгоритма накопления для больших объёмов данных:

• Использование алгоритмов, которые обрабатывают данные партиями. 2 Например, стохастический градиентный спуск, что уменьшает потребность в вычислительной мощности и памяти. 2
• Применение графических процессоров (GPU). 3 На них обрабатывается ресурсоёмкая часть приложения, которая требует высокой вычислительной мощности, а всё остальное выполняется на центральном процессоре (CPU). 3
• Сжатие данных. 5 Алгоритм выбирают исходя из конкретных задач. 5 Сжатие помогает экономить на дисковом пространстве и электроэнергии. 5
• Дедупликация. 5 Механизм проверяет набор данных на наличие повторяющихся частей и удаляет лишнее. 5 В итоге избыточные данные оптимизируются, а их целостность не нарушается. 5
• Оптимизация программ на уровне кода. 5 Например, использование наименьшего целого числа, удовлетворяющего требованиям задачи, может сэкономить до 90% памяти. 5

Выбор способа оптимизации зависит от конкретной задачи, типа данных и желаемых результатов. 1 Для определения наиболее подходящего подхода рекомендуется экспериментировать и тестировать различные алгоритмы. 2