オープンデータ関連のニュースです。
日本語
数十年の最後のカップル上クラスター管理プラットフォームを捜すそれらに直面していない選択肢の不足。ただし、大規模なクラスターは、深い学習が大規模なワークロードを噛んでによってすなわち、異なる方法で動作するように求められているなど、高い使用率、効率性、およびパフォーマンスを得るための専門的なアプローチが必要です。 高パフォーマンス コンピューティング コミュニティからクラスター管理ツールのほぼすべてが機械学習の方向で曲がっているが、生産の深いショップ学習のため DIY 傾向にあります。これはそれが聞こえるかもしれないが、コンテナ ベースのオープン ソースのツールの範囲を考えるし、このような自社開発アプローチは、特定のフレームワークと内部アプリケーションのチューニングで焼くことができるほど複雑ではありません。
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English
Over the last couple of decades, those looking for a cluster management platform faced no shortage of choices. However, large-scale clusters are being asked to operate in different ways, namely by chewing on large-scale deep learning workloads—and this requires a specialized approach to get high utilization, efficiency, and performance. Nearly all of the cluster management tools from the high performance computing community are being bent in the machine learning direction, but for production deep learning shops, there appears to be a DIY tendency. This is not as complicated as it might sound, given the range of container-based open source tools, and such a homegrown approach can bake in tunings for specific frameworks and internal applications.
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