Coded Computing: Mitigating Fundamental Bottlenecks in Large-scale Distributed Computing and Machine Learning
Az elmúlt években a nagyméretű gépi tanulás és a nagy adatelemzés gyors növekedésének tanúi lehettünk, ami elősegítette az olyan adatintenzív alkalmazások fejlesztését, mint a hang- és képfelismerés, a valós idejű térképszolgáltatások, az autonóm vezetés, a közösségi hálózatok és a kiterjesztett/virtuális valóság. Ezeket az alkalmazásokat nagy adatközpontokból álló felhőinfrastruktúrák támogatják.
A nagyméretű elosztott gépi tanulási/adatelemzési rendszerek biztosítják az ezen alkalmazások kezeléséhez szükséges feldolgozási teljesítményt, de három fő teljesítménybeli szűk keresztmetszettel küzdenek, nevezetesen a kommunikációval, az elmaradottsággal és a biztonsággal.
Ebben az úttörő monográfiában a szerzők bemutatják a Coded Computing újszerű koncepcióját. A Coded Computing a kódoláselméletet használja ki az adat/feladat redundancia optimális bevitelére és kihasználására az elosztott számítástechnikai rendszerekben, kódolási lehetőségeket teremtve a szűk keresztmetszetek leküzdésére.
Miután a szerzők megismertették az olvasót a probléma lényegével, részletesen ismertetik az egyes szűk keresztmetszeteket, amelyek a Coded Computing segítségével leküzdhetők. A monográfia közérthető bevezetést nyújt abba, hogyan használható ez az új technika a nagyméretű számítástechnikai rendszerek fejlesztésében.