Sistemas de archivos paralelos con aplicaciones de Machine Learning
En la presente Práctica Profesional Supervisada (PPS) se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en sistemas de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para realizarlo se plantea el estudio en particular del sistema...
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Universidad Nacional Arturo Jauretche
2022
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I76-R191-123456789-20382024-06-26T19:01:51Z Sistemas de archivos paralelos con aplicaciones de Machine Learning Benquerenca Mendes, Nicolás Martín SISTEMA DE INFORMACION SISTEMAS DE ARCHIVOS PARALELOS BEEGFS INTELIGENCIA ARTIFICIAL CLUSTER En la presente Práctica Profesional Supervisada (PPS) se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en sistemas de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para realizarlo se plantea el estudio en particular del sistema de archivos paralelo BeeGFS, como infraestructura, y aplicaciones de reconocimiento de imágenes, como herramientas 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. Toda la implementación se realizará localmente en un cluster montado con VMware Workstation. 2022 info:eu-repo/semantics/other info:ar-repo/semantics/otro No informada https://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/2038 spa info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/biblioarchivo.unaj.edu.ar/mostrar/pdf/scvsdf/erwe/268a03c29d9db5c22c5f438886659c9687bc38c5 info:eu-repo/semantics/openAccess info:ar-repo/semantics/Acceso abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidad Nacional Arturo Jauretche |
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