論文の概要: Strategies for Democratization of Supercomputing: Availability,
Accessibility and Usability of High Performance Computing for Education and
Practice of Big Data Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09091v1
- Date: Mon, 19 Apr 2021 07:32:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 04:58:52.136691
- Title: Strategies for Democratization of Supercomputing: Availability,
Accessibility and Usability of High Performance Computing for Education and
Practice of Big Data Analytics
- Title（参考訳）: スーパーコンピューティングの民主化戦略 : ビッグデータ分析の教育と実践のためのハイパフォーマンスコンピューティングの可用性,アクセシビリティ,ユーザビリティ
- Authors: Jim Samuel, Margaret Brennan-Tonetta, Yana Samuel, Pradeep Subedi and
Jack Smith
- Abstract要約: ハイパフォーマンスコンピューティングへの関心とニーズが高まっている。
ユビキタスなビッグデータでは、HPCを技術的かつ経済的に利用できるものにする必要がある。
本研究は、HPC民主化戦略のエキスパートインプットを合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been an increasing interest in and growing need for high
performance computing (HPC), popularly known as supercomputing, in domains such
as textual analytics, business domains analytics, forecasting and natural
language processing (NLP), in addition to the relatively mature supercomputing
domains of quantum physics and biology. HPC has been widely used in computer
science (CS) and other traditionally computation intensive disciplines, but has
remained largely siloed away from the vast array of social, behavioral,
business and economics disciplines. However, with ubiquitous big data, there is
a compelling need to make HPC technologically and economically accessible, easy
to use, and operationally democratized. Therefore, this research focuses on
making two key contributions, the first is the articulation of strategies based
on availability, accessibility and usability for the demystification and
democratization of HPC, based on an analytical review of Caliburn, a notable
supercomputer at its inception. The second contribution is a set of principles
for HPC adoption based on an experiential narrative of HPC usage for textual
analytics and NLP of social media data from a first time user perspective.
Both, the HPC usage process and the output of the early stage analytics are
summarized. This research study synthesizes expert input on HPC democratization
strategies, and chronicles the challenges and opportunities from a
multidisciplinary perspective, of a case of rapid adoption of supercomputing
for textual analytics and NLP. Deductive logic is used to identify strategies
which can lead to efficacious engagement, adoption, production and sustained
usage for research, teaching, application and innovation by researchers,
faculty, professionals and students across a broad range of disciplines.
- Abstract（参考訳）: テキスト分析、ビジネスドメイン分析、予測、自然言語処理(NLP)といった分野において、量子物理学と生物学の比較的成熟したスーパーコンピュータ領域に加えて、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)の需要が高まっている。
hpcはコンピュータ科学(cs)やその他の伝統的に計算集約的な分野で広く使われているが、社会的、行動、ビジネス、経済学の分野から大きく切り離されている。
しかし、ユビキタスなビッグデータでは、HPCを技術的、経済的にアクセスしやすく、使いやすく、運用的に民主化する必要がある。
そこで本研究では,HPCのデミスティフィケーションと民主化のための,可用性,アクセシビリティ,ユーザビリティに基づく戦略の具体化と,その開始時の注目すべきスーパーコンピュータであるCaliburnの分析的レビューに基づいて,2つの重要なコントリビューションを行う。
第2のコントリビューションは、テキスト分析におけるHPCの使用経験と、初めてユーザの視点からのソーシャルメディアデータのNLPに基づく、HPC採用の原則のセットである。
HPCの利用プロセスと初期分析のアウトプットの両方を要約する。
本研究は,HPC民主化戦略のエキスパートインプットを合成し,テキスト分析とNLPにスーパーコンピュータを急速に導入した事例について,多分野の観点から,課題と機会を詳述する。
推論論理は、研究者、教員、専門家、学生による研究、教育、応用、イノベーションの効果的な取り組み、採用、生産、持続的な利用につながる戦略を、幅広い分野にわたって特定するために用いられる。
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