Obliczenia kodowane: Łagodzenie podstawowych wąskich gardeł w wielkoskalowych obliczeniach rozproszonych i uczeniu maszynowym

Oryginalny tytuł:

Coded Computing: Mitigating Fundamental Bottlenecks in Large-scale Distributed Computing and Machine Learning

Zawartość książki:

Ostatnie lata były świadkami szybkiego rozwoju uczenia maszynowego na dużą skalę i analizy dużych zbiorów danych, co ułatwiło rozwój aplikacji intensywnie wykorzystujących dane, takich jak rozpoznawanie głosu / obrazu, usługi mapowania w czasie rzeczywistym, autonomiczna jazda, sieci społecznościowe oraz rzeczywistość rozszerzona / wirtualna. Aplikacje te są obsługiwane przez infrastrukturę chmurową składającą się z dużych centrów danych.

Wielkoskalowe rozproszone systemy uczenia maszynowego / analizy danych zapewniają niezbędną moc obliczeniową do obsługi tych aplikacji, ale cierpią z powodu trzech głównych wąskich gardeł wydajności, a mianowicie komunikacji, maruderów i bezpieczeństwa.

W tej przełomowej monografii autorzy wprowadzają nowatorską koncepcję Coded Computing. Coded Computing wykorzystuje teorię kodowania do optymalnego wstrzykiwania i wykorzystywania redundancji danych/zadań w rozproszonych systemach obliczeniowych, tworząc możliwości kodowania w celu przezwyciężenia wąskich gardeł.

Po wprowadzeniu czytelnika w sedno problemu, autorzy opisują szczegółowo każde z wąskich gardeł, które można pokonać za pomocą Coded Computing. Monografia stanowi przystępne wprowadzenie do tego, w jaki sposób ta nowa technika może być wykorzystywana w tworzeniu wielkoskalowych systemów obliczeniowych.