探索机器学习在科学工作流中的作用：机遇与挑战
分布式、并行与集群计算
2021-10-28 v1
摘要
在本综述中，我们讨论了执行科学工作流的挑战，以及缓解这些挑战的现有机器学习（ML）技术。我们为在科学工作流执行的每一步应用 ML 提供了背景与动机。此外，我们就如何将 ML 技术扩展到科学工作流执行中尚未解决的挑战给出了建议。而且，我们讨论了将 ML 技术用于原位操作的可能性。我们探讨了原位工作流的挑战，并给出了利用 ML 技术提升其执行性能的建议。
引用
@article{arxiv.2110.13999,
title = {Exploring the Role of Machine Learning in Scientific Workflows: Opportunities and Challenges},
author = {Azita Nouri and Philip E. Davis and Pradeep Subedi and Manish Parashar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13999},
year = {2021}
}