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  1. 研究報告
  2. システム・アーキテクチャ(ARC)
  3. 2018
  4. 2018-ARC-232

Adaptation of Ray, a distributed framework for machine learning, to MPI-based environment

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190711
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190711
a951ad8f-9cc5-4727-ba05-13a0baef93df
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ARC18232029.pdf IPSJ-ARC18232029.pdf (297.1 kB)
Copyright (c) 2018 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
ARC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-07-23
タイトル
タイトル Adaptation of Ray, a distributed framework for machine learning, to MPI-based environment
タイトル
言語 en
タイトル Adaptation of Ray, a distributed framework for machine learning, to MPI-based environment
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習・ニューラルネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
University of Tsukuba/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
著者所属
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/University of Tsukuba
著者所属
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology/University of Tsukuba
著者所属(英)
en
University of Tsukuba / National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology / University of Tsukuba
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology / University of Tsukuba
著者名 Tianlun, Wang

× Tianlun, Wang

Tianlun, Wang

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Yusuke, Tanimura

× Yusuke, Tanimura

Yusuke, Tanimura

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Hidemoto, Nakada

× Hidemoto, Nakada

Hidemoto, Nakada

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著者名(英) Tianlun, Wang

× Tianlun, Wang

en Tianlun, Wang

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Yusuke, Tanimura

× Yusuke, Tanimura

en Yusuke, Tanimura

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Hidemoto, Nakada

× Hidemoto, Nakada

en Hidemoto, Nakada

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Ray is a distributed framework for machine learning that targets reinforcement learning using multiple nodes. While it works well on loosely coupled nodes, it does not take into account the "high-performance computing environment " based on MPI. We modified Ray so that, 1) it works well with the MPI launch mechanism, and 2) it use MPI communication for large data transfer. We evaluated the modified version of Ray on a cluster and confirmed the preliminary performance.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ray is a distributed framework for machine learning that targets reinforcement learning using multiple nodes. While it works well on loosely coupled nodes, it does not take into account the "high-performance computing environment " based on MPI. We modified Ray so that, 1) it works well with the MPI launch mechanism, and 2) it use MPI communication for large data transfer. We evaluated the modified version of Ray on a cluster and confirmed the preliminary performance.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10096105
書誌情報 研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)

巻 2018-ARC-232, 号 29, p. 1-6, 発行日 2018-07-23
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8574
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 01:06:06.934644
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Cite as

Tianlun, Wang, Yusuke, Tanimura, Hidemoto, Nakada, 2018: 情報処理学会, 1–6 p.

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