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) |
| 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。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
無断転載禁止