論文の概要: Cloud Services Enable Efficient AI-Guided Simulation Workflows across Heterogeneous Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08803v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 17:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 12:44:20.474086
• Title: Cloud Services Enable Efficient AI-Guided Simulation Workflows across Heterogeneous Resources
• Title（参考訳）: 異種リソース間の効率的なai誘導シミュレーションワークフローを実現するクラウドサービス
• Authors: Logan Ward, J. Gregory Pauloski, Valerie Hayot-Sasson, Ryan Chard, Yadu Babuji, Ganesh Sivaraman, Sutanay Choudhury, Kyle Chard, Rajeev Thakur, Ian Foster
• Abstract要約: このような異種システムに2つのAI誘導シミュレーションをデプロイした経験を紹介する。 このアプローチのユニークな側面は、クラウドでホストされた管理サービスを使用することです。 これらの手法は,資源間の直接接続に依存するシステムと性能的に同等であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0448404204967003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Applications that fuse machine learning and simulation can benefit from the use of multiple computing resources, with, for example, simulation codes running on highly parallel supercomputers and AI training and inference tasks on specialized accelerators. Here, we present our experiences deploying two AI-guided simulation workflows across such heterogeneous systems. A unique aspect of our approach is our use of cloud-hosted management services to manage challenging aspects of cross-resource authentication and authorization, function-as-a-service (FaaS) function invocation, and data transfer. We show that these methods can achieve performance parity with systems that rely on direct connection between resources. We achieve parity by integrating the FaaS system and data transfer capabilities with a system that passes data by reference among managers and workers, and a user-configurable steering algorithm to hide data transfer latencies. We anticipate that this ease of use can enable routine use of heterogeneous resources in computational science.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とシミュレーションを融合するアプリケーションは、例えば、高並列スーパーコンピュータで動作するシミュレーションコードや、特別なアクセラレータ上でAIトレーニングと推論タスクなど、複数のコンピューティングリソースの使用の恩恵を受けることができる。 本稿では、このような異種システムに2つのAI誘導シミュレーションワークフローをデプロイした経験を紹介する。 当社のアプローチのユニークな側面は、クラウドホスト型管理サービスを使用して、クロスリソース認証と認証、FaaS(Function-as-a-service)関数呼び出し、データ転送の困難な側面を管理することです。 これらの手法は,資源間の直接接続に依存するシステムと性能的に同等であることを示す。 我々は、FaaSシステムとデータ転送機能と、マネージャやワーカー間の参照データによるデータ転送システムと、データ転送レイテンシを隠蔽するユーザ設定可能なステアリングアルゴリズムを統合することで、同等性を実現する。 この使いやすさにより、計算科学における異種資源の日常的な活用が期待できる。

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