論文の概要: Scalable, Distributed AI Frameworks: Leveraging Cloud Computing for
Enhanced Deep Learning Performance and Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13738v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 15:38:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 15:41:30.627321
- Title: Scalable, Distributed AI Frameworks: Leveraging Cloud Computing for
Enhanced Deep Learning Performance and Efficiency
- Title（参考訳）: スケーラブルで分散AIフレームワーク:ディープラーニングのパフォーマンス向上と効率向上のためにクラウドコンピューティングを活用する
- Authors: Neelesh Mungoli
- Abstract要約: 近年、人工知能(AI)とクラウドコンピューティングの統合は、AIアプリケーションの計算要求の増加に対処するための有望な道として現れている。
本稿では,クラウドコンピューティングを活用したスケーラブルな分散AIフレームワークの総合的研究を行い,ディープラーニングの性能向上と効率化について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In recent years, the integration of artificial intelligence (AI) and cloud
computing has emerged as a promising avenue for addressing the growing
computational demands of AI applications. This paper presents a comprehensive
study of scalable, distributed AI frameworks leveraging cloud computing for
enhanced deep learning performance and efficiency. We first provide an overview
of popular AI frameworks and cloud services, highlighting their respective
strengths and weaknesses. Next, we delve into the critical aspects of data
storage and management in cloud-based AI systems, discussing data
preprocessing, feature engineering, privacy, and security. We then explore
parallel and distributed training techniques for AI models, focusing on model
partitioning, communication strategies, and cloud-based training architectures.
In subsequent chapters, we discuss optimization strategies for AI workloads
in the cloud, covering load balancing, resource allocation, auto-scaling, and
performance benchmarking. We also examine AI model deployment and serving in
the cloud, outlining containerization, serverless deployment options, and
monitoring best practices. To ensure the cost-effectiveness of cloud-based AI
solutions, we present a thorough analysis of costs, optimization strategies,
and case studies showcasing successful deployments. Finally, we summarize the
key findings of this study, discuss the challenges and limitations of
cloud-based AI, and identify emerging trends and future research opportunities
in the field.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(AI)とクラウドコンピューティングの統合は、AIアプリケーションの計算要求の増加に対処するための有望な道として現れている。
本稿では,クラウドコンピューティングを活用したスケーラブルな分散AIフレームワークの総合的研究を行い,ディープラーニングの性能向上と効率化について述べる。
まず、人気のあるaiフレームワークとクラウドサービスの概要を説明し、それぞれの強みと弱みを強調します。
次に、クラウドベースのaiシステムにおけるデータストレージと管理の重要な側面を掘り下げ、データの前処理、機能エンジニアリング、プライバシ、セキュリティについて論じる。
次に、モデル分割、通信戦略、クラウドベースのトレーニングアーキテクチャに焦点を当て、aiモデルの並列および分散トレーニング技術を検討する。
その後の章では、負荷分散、リソース割り当て、自動スケーリング、パフォーマンスベンチマークなど、クラウドにおけるAIワークロードの最適化戦略について論じる。
また、AIモデルのデプロイメントとクラウドでのサービス提供、コンテナ化の概要、サーバレスデプロイメントオプション、ベストプラクティスの監視についても検討しています。
クラウドベースのAIソリューションのコスト効率を保証するため、私たちは、コスト、最適化戦略、そして、成功しているデプロイメントを示すケーススタディを徹底的に分析する。
最後に、本研究の要点をまとめ、クラウドベースのAIの課題と限界について議論し、この分野における新たなトレンドと今後の研究機会を特定する。
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