機械学習向けストレージアーキテクチャの研究
中村　隆喜(東北大学 サイバーサイエンスセンター)

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。

研究紹介ポスター／最終報告書