Informatica codificata: Mitigare i colli di bottiglia fondamentali nel calcolo distribuito su larga scala e nel machine learning

Titolo originale:

Coded Computing: Mitigating Fundamental Bottlenecks in Large-scale Distributed Computing and Machine Learning

Contenuto del libro:

Negli ultimi anni si è assistito a una rapida crescita dell'apprendimento automatico su larga scala e dell'analisi dei big data, che ha favorito lo sviluppo di applicazioni ad alta intensità di dati come il riconoscimento vocale/di immagini, i servizi di mappatura in tempo reale, la guida autonoma, i social network e la realtà aumentata/virtuale. Queste applicazioni sono supportate da infrastrutture cloud composte da grandi data center.

I sistemi distribuiti di machine learning/data analytics su larga scala forniscono la potenza di elaborazione necessaria per gestire queste applicazioni, ma soffrono di tre principali colli di bottiglia nelle prestazioni: comunicazione, straggler e sicurezza.

In questa monografia innovativa, gli autori introducono il nuovo concetto di Coded Computing. Il Coded Computing sfrutta la teoria della codifica per iniettare e sfruttare in modo ottimale la ridondanza dei dati e dei task nei sistemi informatici distribuiti, creando opportunità di codifica per superare i colli di bottiglia.

Dopo aver introdotto il lettore al nocciolo del problema, gli autori descrivono in dettaglio ciascuno dei colli di bottiglia che possono essere superati utilizzando il Coded Computing. La monografia fornisce un'introduzione accessibile a come questa nuova tecnica può essere utilizzata nello sviluppo di sistemi informatici su larga scala.