論文の概要: Bringing AI pipelines onto cloud-HPC: setting a baseline for accuracy of
COVID-19 AI diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01033v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 16:45:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-03 14:57:51.126670
- Title: Bringing AI pipelines onto cloud-HPC: setting a baseline for accuracy of
COVID-19 AI diagnosis
- Title（参考訳）: cloud-hpcにaiパイプラインを導入する:covid-19 ai診断の精度基準を設定する
- Authors: Iacopo Colonnelli and Barbara Cantalupo and Concetto Spampinato and
Matteo Pennisi and Marco Aldinucci
- Abstract要約: 私たちは、"CLAIRE COVID-19 Universal Pipeline"と呼ばれるパラメトリックパイプラインを定義する重要な要素としてStreamFlow Management Systemを提唱します。
このパイプラインは、新型コロナウイルス(COVID-19)の肺病変をCTスキャンから分類し、それらを精度で比較し、パフォーマンスベースラインを設定する最適化方法を探索することができる。
StreamFlowで設計されたパイプラインのポータビリティ・バイ・デザインのおかげで、従来のHPCインフラストラクチャで見られる膨大な計算能力が必要になります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.313553229474047
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: HPC is an enabling platform for AI. The introduction of AI workloads in the
HPC applications basket has non-trivial consequences both on the way of
designing AI applications and on the way of providing HPC computing. This is
the leitmotif of the convergence between HPC and AI. The formalized definition
of AI pipelines is one of the milestones of HPC-AI convergence. If well
conducted, it allows, on the one hand, to obtain portable and scalable
applications. On the other hand, it is crucial for the reproducibility of
scientific pipelines. In this work, we advocate the StreamFlow Workflow
Management System as a crucial ingredient to define a parametric pipeline,
called "CLAIRE COVID-19 Universal Pipeline," which is able to explore the
optimization space of methods to classify COVID-19 lung lesions from CT scans,
compare them for accuracy, and therefore set a performance baseline. The
universal pipeline automatizes the training of many different Deep Neural
Networks (DNNs) and many different hyperparameters. It, therefore, requires a
massive computing power, which is found in traditional HPC infrastructure
thanks to the portability-by-design of pipelines designed with StreamFlow.
Using the universal pipeline, we identified a DNN reaching over 90% accuracy in
detecting COVID-19 lesions in CT scans.
- Abstract（参考訳）: HPCはAIの可能なプラットフォームである。
HPCアプリケーションバスケットにおけるAIワークロードの導入は、AIアプリケーションの設計方法とHPCコンピューティングの提供方法の両方において、自明な結果をもたらす。
これは、HPCとAIの収束の理由である。
AIパイプラインの正式な定義は、HPC-AI収束のマイルストーンの1つだ。
うまく実行されれば、ポータブルでスケーラブルなアプリケーションを得ることができる。
一方で、科学的パイプラインの再現性には不可欠である。
本研究は,CTスキャンからCOVID-19肺病変を分類する手法の最適化空間を探索し,精度で比較し,パフォーマンス基準を設定可能な,パラメータパイプライン"CLAIRE COVID-19 Universal Pipeline"を定義するための重要な要素として,StreamFlow Workflow Management Systemを提唱する。
ユニバーサルパイプラインは、多くの異なるディープニューラルネットワーク(DNN)と多くの異なるハイパーパラメータのトレーニングを自動化する。
そのため、streamflowで設計されたパイプラインの設計によるポータビリティにより、従来のhpcインフラストラクチャで見られる巨大なコンピューティングパワーが必要になる。
ユニバーサルパイプラインを用いて,CT検査で90%以上の精度でDNNが検出された。
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