Coded Computing: Mitigating Fundamental Bottlenecks in Large-scale Distributed Computing and Machine Learning
In den letzten Jahren haben maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen in großem Maßstab rasant zugenommen und die Entwicklung datenintensiver Anwendungen wie Sprach-/Bilderkennung, Echtzeit-Kartendienste, autonomes Fahren, soziale Netzwerke und erweiterte/virtuelle Realität erleichtert. Diese Anwendungen werden von Cloud-Infrastrukturen unterstützt, die aus großen Rechenzentren bestehen.
Die groß angelegten verteilten Systeme für maschinelles Lernen und Datenanalyse bieten die nötige Rechenleistung, um diese Anwendungen zu bewältigen, leiden aber unter drei großen Leistungsengpässen, nämlich Kommunikation, Nachzügler und Sicherheit.
In dieser bahnbrechenden Monografie stellen die Autoren das neue Konzept des Coded Computing vor. Coded Computing nutzt die Kodierungstheorie, um Daten-/Aufgabenredundanz in verteilten Rechensystemen optimal einzusetzen und zu nutzen und so Kodierungsmöglichkeiten zur Überwindung der Engpässe zu schaffen.
Nach einer Einführung in den Kern des Problems beschreiben die Autoren detailliert jeden der Engpässe, die mit Coded Computing überwunden werden können. Die Monographie bietet eine leicht zugängliche Einführung in den Einsatz dieser neuen Technik bei der Entwicklung großer Rechensysteme.
| ISBN: | 9781680837049 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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