Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning
Benquerenca, Nicolás
Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning - 1 archivo (542,3 kB)
Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
Se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en un sistema de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para tal motivo se plantea el estudio del sistema de archivos paralelo BeeGFS, como infraestructura, y el uso de aplicaciones de Machine Learning como herramienta de benchmark para obtener los resultados necesarios y posterior análisis. Los sistemas de archivos paralelos nos permiten incrementar el rendimiento de los "File Servers" que requieren de mayor capacidad de respuesta a operaciones de lectura y escritura por accesos recurrentes y concurrentes a datos, donde los sistemas de archivos convencionales como "Network File System" no pueden satisfacer esta capacidad, entre otras grandes ventajas.
DIF-M8820
SISTEMAS DE ARCHIVOS
COMPUTACIÓN EN LA NUBE
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning - 1 archivo (542,3 kB)
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Se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en un sistema de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para tal motivo se plantea el estudio del sistema de archivos paralelo BeeGFS, como infraestructura, y el uso de aplicaciones de Machine Learning como herramienta de benchmark para obtener los resultados necesarios y posterior análisis. Los sistemas de archivos paralelos nos permiten incrementar el rendimiento de los "File Servers" que requieren de mayor capacidad de respuesta a operaciones de lectura y escritura por accesos recurrentes y concurrentes a datos, donde los sistemas de archivos convencionales como "Network File System" no pueden satisfacer esta capacidad, entre otras grandes ventajas.
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