Study on Storage Architecture for Machine Learning
Abstract
機械学習を用いたデータ処理では、GPUメモリ、メインメモリが有限サイズであることなどから、ストレージの活用が必須である。学習データセットや学習モデルの大規模化に伴って、ストレージの活用がより重要となる。したがって、これらの処理を考慮したストレージアーキテクチャを確立する必要がある。本研究では、機械学習を用いたデータ処理におけるストレージ観点での性能などの各種課題を明らかにし、その解決方法についての検討を行う。
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