採択課題 【詳細】
| jh251003 |
機械学習向けストレージアーキテクチャの研究 |
| 課題代表者 |
中村 隆喜(東北大学 サイバーサイエンスセンター)
Takaki Nakamura
(Cyberscience Center, Tohoku University)
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| 概要 |
機械学習を用いたデータ処理では、GPUメモリ、メインメモリが有限サイズであることなどから、ストレージの活用が必須である。学習データセットや学習モデルの大規模化に伴って、ストレージの活用がより重要となる。したがって、これらの処理を考慮したストレージアーキテクチャを確立する必要がある。本研究では、機械学習を用いたデータ処理におけるストレージ観点での性能課題を明らかにし、その解決方法についての検討を行う。
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| 報告書等 |
研究紹介ポスター
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最終報告書
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| 関連Webページ |
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