論文の概要: Serving Deep Learning Model in Relational Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04696v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 03:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:27:40.201833
• Title: Serving Deep Learning Model in Relational Databases
• Title（参考訳）: リレーショナルデータベースにおけるディープラーニングモデルの実現
• Authors: Alexandre Eichenberger, Qi Lin, Saif Masood, Hong Min, Alexander Sim, Jie Wang, Yida Wang, Kesheng Wu, Binhang Yuan, Lixi Zhou, Jia Zou
• Abstract要約: リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。 最先端のDL-Centricアーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。 UDF-Centricアーキテクチャは、データベースシステム内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。 potentialRelation-Centricアーキテクチャは、演算子による大規模テンソル計算を表現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.72372281808694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Serving deep learning (DL) models on relational data has become a critical requirement across diverse commercial and scientific domains, sparking growing interest recently. In this visionary paper, we embark on a comprehensive exploration of representative architectures to address the requirement. We highlight three pivotal paradigms: The state-of-the-artDL-Centricarchitecture offloadsDL computations to dedicated DL frameworks. The potential UDF-Centric architecture encapsulates one or more tensor computations into User Defined Functions (UDFs) within the database system. The potentialRelation-Centricarchitecture aims to represent a large-scale tensor computation through relational operators. While each of these architectures demonstrates promise in specific use scenarios, we identify urgent requirements for seamless integration of these architectures and the middle ground between these architectures. We delve into the gaps that impede the integration and explore innovative strategies to close them. We present a pathway to establish a novel database system for enabling a broad class of data-intensive DL inference applications.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、さまざまな商業および科学分野において重要な要件となっている。 本論文では,要求に対応するため,代表的なアーキテクチャを包括的に探究する。 State-of-the-art-the-artDL-Centricarchitecture offloadsDL計算から専用DLフレームワークへのオフロード。 UDF-Centricアーキテクチャは、データベースシステム内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。 potentialRelation-Centricarchitectureは、関係演算子による大規模テンソル計算を表現することを目的としている。 これらのアーキテクチャはそれぞれ、特定のユースケースにおける約束を実証していますが、これらのアーキテクチャとこれらのアーキテクチャの中間部分のシームレスな統合に対する緊急要件を特定します。 統合を妨げるギャップを掘り下げ、それらを閉じるための革新的な戦略を探求します。 本稿では,データ集約型dl推論アプリケーションを実現するための新しいデータベースシステムを構築するための経路を提案する。

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