論文の概要: Colmena: Scalable Machine-Learning-Based Steering of Ensemble
Simulations for High Performance Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02827v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 14:56:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-07 14:06:56.763132
- Title: Colmena: Scalable Machine-Learning-Based Steering of Ensemble
Simulations for High Performance Computing
- Title（参考訳）: Colmena: 高性能コンピューティングのためのエンサンブルシミュレーションのスケーラブルな機械学習ベースのステアリング
- Authors: Logan Ward, Ganesh Sivaraman, J. Gregory Pauloski, Yadu Babuji, Ryan
Chard, Naveen Dandu, Paul C. Redfern, Rajeev S. Assary, Kyle Chard, Larry A.
Curtiss, Rajeev Thakur, Ian Foster
- Abstract要約: オープンソースのPythonフレームワークであるColmenaを紹介します。
Colmenaはタスクディスパッチ、結果のコレーション、MLモデル呼び出し、MLモデル(再)トレーニングを処理し、Parslを使用してHPCシステム上でタスクを実行する。
コルメナの設計について述べるとともに, 電解質設計に応用して, 65536 CPUまでスケールアップし, 高速分子の発見速度を100倍に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5604179670745237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scientific applications that involve simulation ensembles can be accelerated
greatly by using experiment design methods to select the best simulations to
perform. Methods that use machine learning (ML) to create proxy models of
simulations show particular promise for guiding ensembles but are challenging
to deploy because of the need to coordinate dynamic mixes of simulation and
learning tasks. We present Colmena, an open-source Python framework that allows
users to steer campaigns by providing just the implementations of individual
tasks plus the logic used to choose which tasks to execute when. Colmena
handles task dispatch, results collation, ML model invocation, and ML model
(re)training, using Parsl to execute tasks on HPC systems. We describe the
design of Colmena and illustrate its capabilities by applying it to electrolyte
design, where it both scales to 65536 CPUs and accelerates the discovery rate
for high-performance molecules by a factor of 100 over unguided searches.
- Abstract（参考訳）: シミュレーションアンサンブルを含む科学的応用は、最適なシミュレーションを選択するための実験設計法を用いて大幅に促進することができる。
機械学習(ml)を使用してシミュレーションのプロキシモデルを作成する手法は、アンサンブルを導くことには特に有望だが、シミュレーションと学習タスクの動的混合を調整する必要があるため、デプロイが難しい。
colmenaはオープンソースのpythonフレームワークで、個々のタスクの実装と、いつどのタスクを実行するかを選択するロジックだけを提供することで、キャンペーンを操ることができる。
Colmenaはタスクディスパッチ、結果のコレーション、MLモデル呼び出し、MLモデル(再)トレーニングを処理し、Parslを使用してHPCシステム上でタスクを実行する。
コルメナの設計について述べるとともに, 電解質設計に応用して, 65536 CPUにスケールし, 高速分子の発見速度を100倍に向上させる。
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