Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning

Título:

Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning

Autor:

Benquerenca, Nicolás

Colaboradores:

; Bond, Román; Morales, Martín; Encinas, Diego

Temas:

SISTEMAS DE ARCHIVOSCOMPUTACIÓN EN LA NUBEAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO

En:

Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (28vo : 2022 : La Rioja, Argentina)

Resumen:

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.

URL/DOI:

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149420

Medio:

Soporte electrónico

Tipo de documento:

Artículo

Descripción física:

1 archivo (542,3 kB)

Idioma:

Español

Publicación:

, 2022

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