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） | |
| [] Naoshi Yamane, Michael Ryan Zielewski, Takaki Nakamura, Takuo Suganuma, 2025, Chimera-VDB: Mixed-Precision Vector Database with HNSW Index for RAG-LLM, Proceedings of the 16th ACM SIGOPS Asia-Pacific Workshop on Systems, 61-67 | |
| (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） | |
| [] Yi Ting Chung, Takaki Nakamura, 2025, Analysis and Optimization of Rebalancing Performance in Distributed Object Storage Systems, 電気学会第101回情報システム研究会, IS-25-037, 1-6 | |
| [] Xiao Jie Tan, Takaki Nakamura, 2025, Analysis of Memory Usage in ZeRO-3 Fine-Tuning of BERT for GPU Memory Optimizing, 電気学会第101回情報システム研究会, IS-25-037, 13-18 | |
| [] 山田純平, 中村隆喜, 亀井仁志, 2025, オブジェクトストレージのデータ保護機能へのFile-Level Erasure Codingの実装と評価, IS-25-069 | |
| (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 |
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