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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-22 09:50 Ray適用における並列コード生成および分散クラスタの動的選択の提案 ○上野里奈・西島 直（日立）  ICM2023-53 |
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| 抄録 | （和） | データ分析システムでは分散処理基盤を用いて並列化・分散化による高速化を図ることができる。近年、計算集約的なMLワークロードを高速かつ簡潔にマルチノードへ分散化できるPython/JavaのフレームワークであるRayが注目されており、これにより既存コードを少し変えるのみでワークロードをマルチノードへ分散化できる。それにあたりコード内で並列化・分散化の適用が適する個所を探すため、また処理内容によっては分散化による速度向上しない場合があるため、試行・検証を要する。本研究の目的はシステム内処理分散化による有効性の担保であり、ソースコードの分析による並列化コードの自動生成と動的な観測に基づく分散処理の要否または分散先の判断のスキームを提案する。 |
| （英） | In data analysis systems, a distributed processing infrastructure can be used to increase speed through parallelization and decentralization. Recently, Ray, a Python/Java framework that can distribute computationally intensive ML workloads to multiple nodes in a fast and concise manner, has been attracting attention, enabling workloads to be distributed to multiple nodes with only minor changes to existing code. However, it requires trial and verification to find suitable areas in the code where parallelization and distribution can be applied, and also because the speed may not be improved by distribution depending on the processing contents. The purpose of this research is to ensure the effectiveness of distributed processing in a system, and we propose a scheme to automatically generate parallelized code by analyzing source code and to determine whether distributed processing is necessary or not or where to distribute it based on dynamic observations. | |
| キーワード | （和） | 分散処理 / 並列処理 / ビッグデータ / Ray / Python / 生成AI / / |
| （英） | Distributed Processing, / Parallel Processing / Big Data / Ray / Python / Generative AI / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 449, ICM2023-53, pp. 47-50, 2024年3月. | |
| 資料番号 | ICM2023-53 | |
| 発行日 | 2024-03-14 (ICM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2023-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
| 開催期間 | 2024-03-21 - 2024-03-22 |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum and Art Museum |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2024-03-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Ray適用における並列コード生成および分散クラスタの動的選択の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal for Parallel Code Generation and Dynamic Distributed-Cluster Selection in Ray Application |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散処理 / Distributed Processing, |
| キーワード(2)（和/英） | 並列処理 / Parallel Processing |
| キーワード(3)（和/英） | ビッグデータ / Big Data |
| キーワード(4)（和/英） | Ray / Ray |
| キーワード(5)（和/英） | Python / Python |
| キーワード(6)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野 里奈 / Rina Ueno / ウエノ リナ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 中央研究所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西島 直 / Nao Nisijima / ニシジマ ナオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 中央研究所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-22 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2023-53 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.449 |
| ページ範囲 | pp.47-50 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-03-14 (ICM) |
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