{"id":{"repo_id":"tu-berlin","oai_identifier":"oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/25907"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/tu-berlin/oai:depositonce.tu-berlin.de:11303/25907","repository":{"repo_id":"tu-berlin","name":"Technische Universität Berlin","base_url":"https://api-depositonce.tu-berlin.de/server/oai/request"},"display":{"title":"Workload-aware compressed linear algebra for data-centric machine learning pipelines","abstract":"Compression is an effective technique for fitting data in available memory, reducing I/O across the storage-memory-cache hierarchy, decreasing energy consumption, and increasing instruction parallelism. Modern machine learning (ML) systems exploit the approximate nature of ML and mostly use lossy compression via low-precision floating- or fixed-point quantized representations. The lossy techniques have an unknown impact on convergence and model accuracy compared to full precision training and create trust concerns. Furthermore, exploratory refinement of such lossy decisions is difficult to define in declarative ML pipelines. To use declarative language abstractions, lossless matrix compression applies lightweight compression schemes to numeric matrices and enables compressed linear algebra operations such as matrix-vector multiplications directly on compressed representations. Traditional ML pipelines containing feature transformations and model training are increasingly extended into so-called data-centric ML pipelines with additional preprocessing steps for data cleaning, augmentation, and feature engineering to create higher-quality results. Given the trend towards increasingly complex composite pipelines, it is hard to infer the impact of compound ML pipeline primitives. Therefore, multiple variations of stacked techniques must be evaluated to find the best combinations. The evaluation of many pipeline variations is expensive but contains data redundancy that is exploitable via compression techniques. However, current compression techniques struggle to detect these redundancies. Individual pipeline stages, such as data cleaning, augmentation, and feature transformations, collect data characteristics, such as distinct items, column sparsity, and column correlations. These properties are core components in selecting compression schemes. Current compression algorithms redundantly rediscover these statistics in compression planning while compressing pipeline intermediates. Some systems already exploit redundancy using sparsity exploitation on intermediates, which is a form of lossless compression. This thesis aims to evolve sparsity exploitation to general redundancy-exploiting lossless compression that exploits common values instead of only zero values. Existing work on lossless compression and compressed linear algebra enable such exploitation to a degree but face challenges for general applicability. To solve the challenges, we introduce a workload-aware compression framework comprising a broad spectrum of new compression schemes to exploit different redundancy patterns and compressed kernels that can process long sequences of instructions with compressed intermediates and limited decompressions. The framework seamlessly fits into declarative ML pipelines by returning equivalent results to uncompressed linear algebra. We propose new feature transformation and engineering techniques that leverage information about the structural transformations collected in preprocessing pipelines. Furthermore, we develop a lightweight morphing technique adapting compressed intermediates to their subsequent linear algebra workloads. Instead of using a memory-centric approach that optimizes compression ratios, our workload-aware compression summarizes the workload of an ML pipeline and optimizes the compression scheme to minimize execution time. All presented contributions are integrated into Apache SystemDS, an open-source ML system for the end-to-end data science lifecycle. We evaluate our implementation on micro benchmarks of components, end-to-end ML pipelines, and distributed federated linear algebra. Our evaluation shows asymptotic improvements in operations performed on workload-aware compressed data. The asymptotic changes and data size reduction translate to real-time gains on individual operations on real datasets up to 10,000x compared to uncompressed and 20,000x compared to previous compressed linear algebra. Furthermore, end-to-end ML algorithms improve by 6.6x, and a data-centric pipeline reduces power consumption by 3.6x.","abstract_html":"Compression is an effective technique for fitting data in available memory, reducing I/O across the storage-memory-cache hierarchy, decreasing energy consumption, and increasing instruction parallelism. Modern machine learning (ML) systems exploit the approximate nature of ML and mostly use lossy compression via low-precision floating- or fixed-point quantized representations. The lossy techniques have an unknown impact on convergence and model accuracy compared to full precision training and create trust concerns. Furthermore, exploratory refinement of such lossy decisions is difficult to define in declarative ML pipelines. To use declarative language abstractions, lossless matrix compression applies lightweight compression schemes to numeric matrices and enables compressed linear algebra operations such as matrix-vector multiplications directly on compressed representations. Traditional ML pipelines containing feature transformations and model training are increasingly extended into so-called data-centric ML pipelines with additional preprocessing steps for data cleaning, augmentation, and feature engineering to create higher-quality results. Given the trend towards increasingly complex composite pipelines, it is hard to infer the impact of compound ML pipeline primitives. Therefore, multiple variations of stacked techniques must be evaluated to find the best combinations. The evaluation of many pipeline variations is expensive but contains data redundancy that is exploitable via compression techniques. However, current compression techniques struggle to detect these redundancies. Individual pipeline stages, such as data cleaning, augmentation, and feature transformations, collect data characteristics, such as distinct items, column sparsity, and column correlations. These properties are core components in selecting compression schemes. Current compression algorithms redundantly rediscover these statistics in compression planning while compressing pipeline intermediates. Some systems already exploit redundancy using sparsity exploitation on intermediates, which is a form of lossless compression. This thesis aims to evolve sparsity exploitation to general redundancy-exploiting lossless compression that exploits common values instead of only zero values. Existing work on lossless compression and compressed linear algebra enable such exploitation to a degree but face challenges for general applicability. To solve the challenges, we introduce a workload-aware compression framework comprising a broad spectrum of new compression schemes to exploit different redundancy patterns and compressed kernels that can process long sequences of instructions with compressed intermediates and limited decompressions. The framework seamlessly fits into declarative ML pipelines by returning equivalent results to uncompressed linear algebra. We propose new feature transformation and engineering techniques that leverage information about the structural transformations collected in preprocessing pipelines. Furthermore, we develop a lightweight morphing technique adapting compressed intermediates to their subsequent linear algebra workloads. Instead of using a memory-centric approach that optimizes compression ratios, our workload-aware compression summarizes the workload of an ML pipeline and optimizes the compression scheme to minimize execution time. All presented contributions are integrated into Apache SystemDS, an open-source ML system for the end-to-end data science lifecycle. We evaluate our implementation on micro benchmarks of components, end-to-end ML pipelines, and distributed federated linear algebra. Our evaluation shows asymptotic improvements in operations performed on workload-aware compressed data. The asymptotic changes and data size reduction translate to real-time gains on individual operations on real datasets up to 10,000x compared to uncompressed and 20,000x compared to previous compressed linear algebra. 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Modern machine learning (ML) systems exploit the approximate nature of ML and mostly use lossy compression via low-precision floating- or fixed-point quantized representations. The lossy techniques have an unknown impact on convergence and model accuracy compared to full precision training and create trust concerns. Furthermore, exploratory refinement of such lossy decisions is difficult to define in declarative ML pipelines. To use declarative language abstractions, lossless matrix compression applies lightweight compression schemes to numeric matrices and enables compressed linear algebra operations such as matrix-vector multiplications directly on compressed representations. Traditional ML pipelines containing feature transformations and model training are increasingly extended into so-called data-centric ML pipelines with additional preprocessing steps for data cleaning, augmentation, and feature engineering to create higher-quality results. Given the trend towards increasingly complex composite pipelines, it is hard to infer the impact of compound ML pipeline primitives. Therefore, multiple variations of stacked techniques must be evaluated to find the best combinations. The evaluation of many pipeline variations is expensive but contains data redundancy that is exploitable via compression techniques. However, current compression techniques struggle to detect these redundancies. Individual pipeline stages, such as data cleaning, augmentation, and feature transformations, collect data characteristics, such as distinct items, column sparsity, and column correlations. These properties are core components in selecting compression schemes. Current compression algorithms redundantly rediscover these statistics in compression planning while compressing pipeline intermediates. Some systems already exploit redundancy using sparsity exploitation on intermediates, which is a form of lossless compression. This thesis aims to evolve sparsity exploitation to general redundancy-exploiting lossless compression that exploits common values instead of only zero values. Existing work on lossless compression and compressed linear algebra enable such exploitation to a degree but face challenges for general applicability. To solve the challenges, we introduce a workload-aware compression framework comprising a broad spectrum of new compression schemes to exploit different redundancy patterns and compressed kernels that can process long sequences of instructions with compressed intermediates and limited decompressions. The framework seamlessly fits into declarative ML pipelines by returning equivalent results to uncompressed linear algebra. We propose new feature transformation and engineering techniques that leverage information about the structural transformations collected in preprocessing pipelines. Furthermore, we develop a lightweight morphing technique adapting compressed intermediates to their subsequent linear algebra workloads. Instead of using a memory-centric approach that optimizes compression ratios, our workload-aware compression summarizes the workload of an ML pipeline and optimizes the compression scheme to minimize execution time. All presented contributions are integrated into Apache SystemDS, an open-source ML system for the end-to-end data science lifecycle. We evaluate our implementation on micro benchmarks of components, end-to-end ML pipelines, and distributed federated linear algebra. Our evaluation shows asymptotic improvements in operations performed on workload-aware compressed data. The asymptotic changes and data size reduction translate to real-time gains on individual operations on real datasets up to 10,000x compared to uncompressed and 20,000x compared to previous compressed linear algebra. Furthermore, end-to-end ML algorithms improve by 6.6x, and a data-centric pipeline reduces power consumption by 3.6x.","Kompression ist eine effektive Technik zur Unterbringung von Daten im Hauptspeicher, zur Reduktion von I/O entlang der gesamten Speicherhierarchie, zur Verringerung des Energieverbrauchs sowie zur Erhöhung der Instruktions-Parallelität. Moderne Systeme für Machine Learning (ML) machen sich die approximative Natur von ML zunutze und verwenden zumeist verlustbehaftete Kompression in Form quantisierter Gleit- oder Festkommazahlen mit verringerter Genauigkeit. Der Einsatz verlustbehafteter Techniken hat jedoch im Vergleich zu verlustlosem Training einen unbekannten Einfluss auf die Konvergenz und Genauigkeit von Modellen, woraus sich Vorbehalte bezüglich der Vertrauenswürdigkeit ergeben. Außerdem ist die explorative Verfeinerung solcher verlustbehafteten Entscheidungen im Kontext deklarativer ML-Pipelines schwierig zu definieren. Um deklarative Sprachabstraktionen nutzen zu können, wendet verlustlose Matrix-Kompression leichtgewichtige Kompressions-Techniken auf numerische Matrizen an und ermöglicht Operationen der linearen Algebra, wie Matrix- Vektor-Multiplikation, direkt auf den komprimierten Repräsentationen. Traditionelle ML-Pipelines bestehend aus Feature-Transformationen und Modell-Training werden zunehmend zu so-genannten daten-zentrischen ML-Pipelines erweitert, welche zusätzliche Vorverarbeitungsschritte zur Daten-Bereinigung, Daten-Augmentation und zum Feature-Engineering enthalten, und somit die Qualität der Ergebnisse erhöhen. Angesichts des Trends zu immer komplexeren kompositen Pipelines ist es schwierig für Nutzende, den Einfluss zusammengesetzter ML-Pipeline-Primitive vorherzusehen. Daher ist eine Auswertung von Variationen zusammengesetzter Techniken erforderlich, um die beste Kombination zu finden. Die Auswertung einer hohen Anzahl von Pipeline-Variationen ist aufwendig, führt jedoch auch zu Redundanz in den Daten, welche durch Kompressions-Techniken und komprimierte lineare Algebra ausgenutzt werden kann. Existierende Kompressions-Techniken haben jedoch Schwierigkeiten diese Redundanzen zu erkennen. Einzelne Pipeline-Stufen, wie Daten-Bereinigung, Daten-Augmentation und Feature- Transformation, ermitteln Dateneigenschaften, wie die unterschiedlichen Werte, Spalten- Sparsity und Spalten-Korrelationen. Diese Eigenschaften sind auch Kernbestandteile für die Auswahl von Kompressions-Techniken. Existierende Kompressions-Algorithmen berechnen diese Statistiken erneut im Zuge der Planung der Kompression von Zwischenergebnissen von Pipelines. Einige Systeme nutzen Redundanz bereits mithilfe von Sparsity-Exploitation- Techniken aus, welche eine Form von verlustloser Kompression darstellen. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Weiterentwicklung von Sparsity-Exploitation zu einer allgemeinen Ausnutzung von Redundanz basierend auf häufig vorkommenden Werten anstelle nur von Null-Werten. Existierende Arbeiten zu verlustloser Kompression und komprimierter linearer Algebra ermöglichen eine solche Ausnutzung bereits zu einem gewissen Grade, bringen jedoch Herausforderungen bezüglich der allgemeinen Anwendbarkeit mit sich. Um diese Herausforderungen zu adressieren, führen wir ein workload-bewusstes Kompressions-Framework ein. Dieses umfasst ein breites Spektrum neuer Kompressions- Techniken zur Ausnutzung verschiedener Redundanz-Muster sowie komprimierte Kernel zur Verarbeitung langer Instruktions-Sequenzen mit komprimierten Zwischenergebnissen bei eingeschränkter Dekompression. Unser Framework fügt sich nahtlos in deklarative ML-Pipelines ein, indem es zu unkomprimierter linearer Algebra äquivalente Ergebnisse zurückgibt. Wir stellen neue Techniken für Feature-Transformation und -Engineering vor, welche sich in Vorverarbeitungs-Pipelines gesammelte Informationen über die strukturellen Transformationen zunutze machen. Außerdem entwickeln wir eine leichtgewichtige Morphing-Technik, welche komprimierte Zwischenergebnisse an ihre nachfolgenden Lineare-Algebra-Workloads anpasst. Anstelle eines auf die Optimierung der Kompressionsrate ausgerichteten speicher-zentrischen Ansatzes fasst unser workload-bewusstes Kompressions-Framework den Workload einer ML-Pipeline zusammen und optimiert die Kompressions-Technik für die Minimierung der Ausführungszeit. Alle präsentierten Beiträge sind integriert in Apache SystemDS, ein quelloffenes ML-System für den gesamten Data-Science-Lebenszyklus. Wir evaluieren unsere Implementierung mittels Mikrobenchmarks, durchgehenden ML-Pipelines sowie verteilten, föderierten Lineare-Algebra- Workloads. Unsere Evaluation zeigt asymptotische Verbesserungen für auf workload-bewusst komprimierten Daten ausgeführte Operationen. Diese asymptotischen Veränderungen und Reduktionen der Datengröße führen zu Realzeit-Gewinnen einzelner Operationen auf realen Datensets von bis zu 10,000x verglichen mit unkomprimierter und 20,000x verglichen mit existierender komprimierter linearer Algebra. Außerdem erzielen wir eine Verbesserung von durchgehenden ML-Algorithmen von 6.6x und reduzieren den Energie-Verbrauch einer datenzentrischen Pipeline um 3.6x."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Workload-aware compressed linear algebra for data-centric machine learning pipelines"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Boehm, Matthias"],"dc:creator":["Baunsgaard, Sebastian"],"dc:date.accessioned":["2025-12-19T15:09:30Z"],"dc:date.available":["2025-12-19T15:09:30Z"],"dc:date.issued":["2025"],"dc:description.abstract":["Compression is an effective technique for fitting data in available memory, reducing I/O across the storage-memory-cache hierarchy, decreasing energy consumption, and increasing instruction parallelism. Modern machine learning (ML) systems exploit the approximate nature of ML and mostly use lossy compression via low-precision floating- or fixed-point quantized representations. The lossy techniques have an unknown impact on convergence and model accuracy compared to full precision training and create trust concerns. Furthermore, exploratory refinement of such lossy decisions is difficult to define in declarative ML pipelines. To use declarative language abstractions, lossless matrix compression applies lightweight compression schemes to numeric matrices and enables compressed linear algebra operations such as matrix-vector multiplications directly on compressed representations. Traditional ML pipelines containing feature transformations and model training are increasingly extended into so-called data-centric ML pipelines with additional preprocessing steps for data cleaning, augmentation, and feature engineering to create higher-quality results. Given the trend towards increasingly complex composite pipelines, it is hard to infer the impact of compound ML pipeline primitives. Therefore, multiple variations of stacked techniques must be evaluated to find the best combinations. The evaluation of many pipeline variations is expensive but contains data redundancy that is exploitable via compression techniques. However, current compression techniques struggle to detect these redundancies. Individual pipeline stages, such as data cleaning, augmentation, and feature transformations, collect data characteristics, such as distinct items, column sparsity, and column correlations. These properties are core components in selecting compression schemes. Current compression algorithms redundantly rediscover these statistics in compression planning while compressing pipeline intermediates. Some systems already exploit redundancy using sparsity exploitation on intermediates, which is a form of lossless compression. This thesis aims to evolve sparsity exploitation to general redundancy-exploiting lossless compression that exploits common values instead of only zero values. Existing work on lossless compression and compressed linear algebra enable such exploitation to a degree but face challenges for general applicability. To solve the challenges, we introduce a workload-aware compression framework comprising a broad spectrum of new compression schemes to exploit different redundancy patterns and compressed kernels that can process long sequences of instructions with compressed intermediates and limited decompressions. The framework seamlessly fits into declarative ML pipelines by returning equivalent results to uncompressed linear algebra. We propose new feature transformation and engineering techniques that leverage information about the structural transformations collected in preprocessing pipelines. Furthermore, we develop a lightweight morphing technique adapting compressed intermediates to their subsequent linear algebra workloads. 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Furthermore, end-to-end ML algorithms improve by 6.6x, and a data-centric pipeline reduces power consumption by 3.6x.","Kompression ist eine effektive Technik zur Unterbringung von Daten im Hauptspeicher, zur Reduktion von I/O entlang der gesamten Speicherhierarchie, zur Verringerung des Energieverbrauchs sowie zur Erhöhung der Instruktions-Parallelität. Moderne Systeme für Machine Learning (ML) machen sich die approximative Natur von ML zunutze und verwenden zumeist verlustbehaftete Kompression in Form quantisierter Gleit- oder Festkommazahlen mit verringerter Genauigkeit. Der Einsatz verlustbehafteter Techniken hat jedoch im Vergleich zu verlustlosem Training einen unbekannten Einfluss auf die Konvergenz und Genauigkeit von Modellen, woraus sich Vorbehalte bezüglich der Vertrauenswürdigkeit ergeben. Außerdem ist die explorative Verfeinerung solcher verlustbehafteten Entscheidungen im Kontext deklarativer ML-Pipelines schwierig zu definieren. Um deklarative Sprachabstraktionen nutzen zu können, wendet verlustlose Matrix-Kompression leichtgewichtige Kompressions-Techniken auf numerische Matrizen an und ermöglicht Operationen der linearen Algebra, wie Matrix- Vektor-Multiplikation, direkt auf den komprimierten Repräsentationen. Traditionelle ML-Pipelines bestehend aus Feature-Transformationen und Modell-Training werden zunehmend zu so-genannten daten-zentrischen ML-Pipelines erweitert, welche zusätzliche Vorverarbeitungsschritte zur Daten-Bereinigung, Daten-Augmentation und zum Feature-Engineering enthalten, und somit die Qualität der Ergebnisse erhöhen. Angesichts des Trends zu immer komplexeren kompositen Pipelines ist es schwierig für Nutzende, den Einfluss zusammengesetzter ML-Pipeline-Primitive vorherzusehen. Daher ist eine Auswertung von Variationen zusammengesetzter Techniken erforderlich, um die beste Kombination zu finden. Die Auswertung einer hohen Anzahl von Pipeline-Variationen ist aufwendig, führt jedoch auch zu Redundanz in den Daten, welche durch Kompressions-Techniken und komprimierte lineare Algebra ausgenutzt werden kann. Existierende Kompressions-Techniken haben jedoch Schwierigkeiten diese Redundanzen zu erkennen. Einzelne Pipeline-Stufen, wie Daten-Bereinigung, Daten-Augmentation und Feature- Transformation, ermitteln Dateneigenschaften, wie die unterschiedlichen Werte, Spalten- Sparsity und Spalten-Korrelationen. Diese Eigenschaften sind auch Kernbestandteile für die Auswahl von Kompressions-Techniken. Existierende Kompressions-Algorithmen berechnen diese Statistiken erneut im Zuge der Planung der Kompression von Zwischenergebnissen von Pipelines. Einige Systeme nutzen Redundanz bereits mithilfe von Sparsity-Exploitation- Techniken aus, welche eine Form von verlustloser Kompression darstellen. 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Wir stellen neue Techniken für Feature-Transformation und -Engineering vor, welche sich in Vorverarbeitungs-Pipelines gesammelte Informationen über die strukturellen Transformationen zunutze machen. Außerdem entwickeln wir eine leichtgewichtige Morphing-Technik, welche komprimierte Zwischenergebnisse an ihre nachfolgenden Lineare-Algebra-Workloads anpasst. Anstelle eines auf die Optimierung der Kompressionsrate ausgerichteten speicher-zentrischen Ansatzes fasst unser workload-bewusstes Kompressions-Framework den Workload einer ML-Pipeline zusammen und optimiert die Kompressions-Technik für die Minimierung der Ausführungszeit. Alle präsentierten Beiträge sind integriert in Apache SystemDS, ein quelloffenes ML-System für den gesamten Data-Science-Lebenszyklus. Wir evaluieren unsere Implementierung mittels Mikrobenchmarks, durchgehenden ML-Pipelines sowie verteilten, föderierten Lineare-Algebra- Workloads. Unsere Evaluation zeigt asymptotische Verbesserungen für auf workload-bewusst komprimierten Daten ausgeführte Operationen. Diese asymptotischen Veränderungen und Reduktionen der Datengröße führen zu Realzeit-Gewinnen einzelner Operationen auf realen Datensets von bis zu 10,000x verglichen mit unkomprimierter und 20,000x verglichen mit existierender komprimierter linearer Algebra. Außerdem erzielen wir eine Verbesserung von durchgehenden ML-Algorithmen von 6.6x und reduzieren den Energie-Verbrauch einer datenzentrischen Pipeline um 3.6x."],"dc:identifier.uri":["https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/25907","https://doi.org/10.14279/depositonce-24732"],"dc:language.iso":["en"],"dc:rights.uri":["https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"],"dc:title":["Workload-aware compressed linear algebra for data-centric machine learning pipelines"],"dc:type":["Doctoral Thesis"]},"updated_at":"2026-07-27T21:28:33Z"}