> ML_LITERATURE // ABADI-2016-TENSORFLOW-LARGE-SCALE-MACHINE-LEARNING-HETEROGENEOUS-SYSTEMS_v1.0
TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
Martín Abadi, Paul Barham, Jianmin Chen, Zhifeng Chen, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay Ghemawat, Geoffrey Irving, Michael Isard, Manjunath Kudlur, Josh Levenberg, Rajat Monga, Sherry Moore, Derek G. Murray, Benoit Steiner, Paul Tucker, Vijay Vasudevan, Pete Warden, Martin Wicke, Yuan Yu, Xiaoqiang Zheng · USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI) (2016)
Temel Katkı (Principal Contribution)
Tensör hesaplamalarını akıllı telefonlardan TPU kümelerine kadar heterojen donanım aygıtlarına eşleyen veri akışı çizgesi yürütme mimarisi.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
task-distributed-training, task-production-serving için dağıtım seçimlerini ve mimari belirlemeyi doğrudan yönlendirir.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Değerlendirme alanları genelinde standart ampirik düzenlilik ve istatistiksel kararlılık geçerlidir
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Performans özellikleri alan dağılımına ve hesaplama tahsisi parametrelerine bağlıdır