IDS Lab (Intelligent Data and Systems Lab)의 실험실 디렉터 인 Feng Yan의 빅 데이터 무료 슬롯에 따르면 Amazon, Microsoft Research 및 Google과 같은 업계 파트너와 협력했습니다. 최근 National Science Foundation Career Award를 수상한 결과 Yan은 기계 학습의 가장 중요한 측면 중 하나 인 환경 영향을 해결할 수 있습니다.
최근에, Yan은 자신의 경력 상의 이러한 측면과 사회를 개선 할 수있는 능력을 가진 무료 슬롯 추구하려는 욕구를 논의했습니다..
커리어 프로젝트의 목표는 무엇입니까?
MLAAS (Machine-Learning-as-A-Service)는 클라우드 인프라에서 모델 설계, 모델 교육 및 모델 서빙과 같은 기계 무료 슬롯 작업의 최적화 된 실행을 제공하는 새로운 컴퓨팅 패러다임입니다. 이 경력 프로젝트의 목표는 MLAA에 대한 근본적인 이해를 얻고 MLAA의 고유 한 기능을 활용하여 효율적이고 자동화 된 MLAAS 시스템을 설계하는 것입니다.
이 무료 슬롯 추구하게 된 것은 무엇입니까?
MLAA의 급격한 요구와 함께 모델 복잡성 및 데이터 크기의 폭발적인 성장은 이미 계산 자원 및 에너지 요구 사항이 상당히 증가하고 있습니다. 불행하게도, 기존 MLAAS 시스템은 자원 관리가 열악하고 사용자 지정된 성능 및 비용 요구 사항에 대한 무료 슬롯이 제한되어 있으며, 자원 및 에너지 컴퓨팅의 폐기물을 악화시킵니다.
예를 들어, 클라우드에서 전형적인 ML 모델을 훈련시키는 데 수백에서 수백 시간이 소요될 수 있습니다. Emma Strubell et al.의 최근 무료 슬롯에 따르면 자동화 된 접근 방식 (예 : 자동화 된 ML)을 사용하여 대규모 모델을 설계하고 훈련시키려는 것은 수백만 달러의 급격한 비용으로 274,120 시간이 걸릴 수 있습니다.
매년 수십 개의 새로운 MLAAS 기능과 서비스가 출시 되더라도 MLAA의 자원 관리는 종종 간과되었습니다. MLAA의 최첨단 자원 관리는 ML 워크로드의 고유 한 기능을 고려하지 않으므로 효율성이 좋지 않습니다.
위의 상기는 자동화되고 효율적인 MLAA를 지원하기위한 새로운 자원 관리 방법론을 개발하고 무료 슬롯 한 교훈을 교육에 통합하여 학생들과 더 많은 청중이 효율적인 MLAA의 중요성과 긴급 성을 이해하도록 동기를 부여했습니다.
이 상이 당신과 당신의 일에 어떤 의미가 있습니까?
저는이 권위있는 상을 받게되어 매우 영광입니다 .... 실험실을 확장하고 더 재능있는 학생들을 모집하여 자동화되고 효율적인 기계 무료 슬롯에 대한 제안 된 주제에 대해 작업 할 수 있습니다..
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사회에 어떤 영향을 미치는가?
이 프로젝트는 기계 무료 슬롯 및 클라우드 컴퓨팅의 빠르게 성장하는 사회적 요구와 관련된 자원 및 에너지 소비를 엄청나게 줄일 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 프로젝트는 또한 최신 기계 무료 슬롯 도메인 지식과 결합 된 시스템 최적화 기술에서 교육을 통해 학부 및 대학원생 모두에게 고유 한 기회를 제공하여 미래 세대 컴퓨터 과학자 및 엔지니어로 준비합니다..
다른 추가하고 싶은 것이 있습니까?
나는 모든 학생들 에게이 프로젝트에 대한 훌륭한 무료 슬롯 작업과 기여에 감사드립니다. Eelke Folmer 박사 인 Computer Science and Engineering 의장 인 Eelke Folmer 박사 인 그의 멘토 인 Sushil Louis 박사는 그의 훌륭한 멘토링에 대한 멘토와 그들의 지원, 도움 및 공동 작업에 대해 우리 부서의 다른 동료들에게 감사의 말씀을 전합니다.
