論文の概要: Bullion: A Column Store for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08901v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 16:17:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:45.398933
• Title: Bullion: A Column Store for Machine Learning
• Title（参考訳）: Bullion: 機械学習のためのカラムストア
• Authors: Gang Liao, Ye Liu, Jianjun Chen, Daniel J. Abadi,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習処理に適した列記憶システムであるBullionについて述べる。 Bundyはデータコンプライアンスの複雑さに対処し、長いシーケンススパース機能のエンコーディングを最適化し、拡張可能なプロジェクションを効率的に管理し、ストレージに機能量子化を導入し、包括的なカスケードエンコーディングフレームワークを提供する。 予備的な実験結果と理論的分析は、機械学習ワークロードのユニークな要求に直面して、Bullionが強力なパフォーマンスを提供する能力が改善されたことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.096087402737292
• License:
• Abstract: The past two decades have witnessed significant success in applying columnar storage to data warehousing and analytics. However, the rapid growth of machine learning poses new challenges. This paper presents Bullion, a columnar storage system tailored for machine learning workloads. Bullion addresses the complexities of data compliance, optimizes the encoding of long sequence sparse features, efficiently manages wide-table projections, introduces feature quantization in storage, enables quality-aware sequential reads for multimodal training data, and provides a comprehensive cascading encoding framework that unifies diverse encoding schemes through modular, composable interfaces. By aligning with the evolving requirements of ML applications, Bullion facilitates the application of columnar storage and processing to modern application scenarios such as those within advertising, recommendation systems, and Generative AI. Preliminary experimental results and theoretical analysis demonstrate Bullion's improved ability to deliver strong performance in the face of the unique demands of machine learning workloads compared to existing columnar storage solutions. Bullion significantly reduces I/O costs for deletion compliance, achieves substantial storage savings with its optimized encoding scheme for sparse features, and improves metadata parsing speed for wide-table projections. These advancements enable Bullion to become an important component in the future of machine learning infrastructure, enabling organizations to efficiently manage and process the massive volumes of data required for training and inference in modern AI applications.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間、コラムストレージをデータウェアハウスや分析に適用することに成功した。 しかし、機械学習の急速な成長は、新たな課題を引き起こしている。 本稿では,機械学習処理に適した列記憶システムであるBullionについて述べる。 Bullionはデータコンプライアンスの複雑さに対処し、長いシーケンススパース機能のエンコーディングを最適化し、拡張可能なプロジェクションを効率的に管理し、ストレージの機能量子化を導入し、マルチモーダルなトレーニングデータに対する品質に配慮したシーケンシャルな読み込みを可能にし、モジュールで構成可能なインターフェースを通じて多様なエンコーディングスキームを統一する包括的なカスケード符号化フレームワークを提供する。 MLアプリケーションの進化する要件に合わせて、Bullionは、コラムストレージと処理を、広告、レコメンデーションシステム、ジェネレーティブAIなどの現代的なアプリケーションシナリオに適用することを促進する。 予備的な実験結果と理論的分析は、既存のカラム型ストレージソリューションと比較して、機械学習ワークロードのユニークな要求に直面して、Bulionが強力なパフォーマンスを提供する能力が改善されたことを示している。 Bullionは削除コンプライアンスのI/Oコストを大幅に削減し、スパース機能に最適化された符号化スキームで大幅なストレージ節約を実現し、ワイドテーブルプロジェクションのメタデータ解析速度を向上する。 これらの進歩により、Bulionは機械学習インフラストラクチャの将来において重要なコンポーネントとなり、現代的なAIアプリケーションでトレーニングや推論に必要な大量のデータを効率的に管理し、処理することができる。

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