論文の概要: ContainerStress: Autonomous Cloud-Node Scoping Framework for Big-Data ML Use Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08011v1
• Date: Wed, 18 Mar 2020 01:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 09:39:15.546007
• Title: ContainerStress: Autonomous Cloud-Node Scoping Framework for Big-Data ML Use Cases
• Title（参考訳）: ContainerStress:ビッグデータMLユースケースのためのクラウドノード自動スコープフレームワーク
• Authors: Guang Chao Wang, Kenny Gross, and Akshay Subramaniam
• Abstract要約: OracleLabsは、ネストループのMonte Carloシミュレーションを使用して、任意の規模の顧客MLユースケースを自律的にスケールする自動化フレームワークを開発した。 OracleLabsとNVIDIAの著者は、任意のML予測アルゴリズムの計算コストとGPUアクセラレーションを分析するMLベンチマーク研究に協力している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2752817022620644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying big-data Machine Learning (ML) services in a cloud environment presents a challenge to the cloud vendor with respect to the cloud container configuration sizing for any given customer use case. OracleLabs has developed an automated framework that uses nested-loop Monte Carlo simulation to autonomously scale any size customer ML use cases across the range of cloud CPU-GPU "Shapes" (configurations of CPUs and/or GPUs in Cloud containers available to end customers). Moreover, the OracleLabs and NVIDIA authors have collaborated on a ML benchmark study which analyzes the compute cost and GPU acceleration of any ML prognostic algorithm and assesses the reduction of compute cost in a cloud container comprising conventional CPUs and NVIDIA GPUs.
• Abstract（参考訳）: クラウド環境にビッグデータ機械学習(ML)サービスをデプロイすることは、クラウドベンダにとって、任意の顧客ユースケースのサイズを拡大するクラウドコンテナの構成に関する課題となる。 OracleLabsは、ネストループのMonte Carloシミュレーションを使用して、クラウドCPU-GPU"Shapes"(エンドユーザが利用可能なクラウドコンテナ内のCPUやGPUの設定)の範囲で、任意のサイズの顧客MLユースケースを自律的にスケールする自動フレームワークを開発した。 さらに、OracleLabsとNVIDIAの著者は、MLの予測アルゴリズムの計算コストとGPUアクセラレーションを分析し、従来のCPUとNVIDIA GPUで構成されるクラウドコンテナの計算コストの削減を評価するMLベンチマーク研究に協力している。

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