利用AI_INFN平台在联邦云中支持基础科学机器学习的发展
分布式、并行与集群计算
2025-06-19 v2 人工智能
数据分析、统计与概率
摘要
机器学习（ML）正在推动科学家设计、开发和部署数据密集型软件方式的变革。然而，ML的采用给计算基础设施带来了新的挑战，特别是在为开发、测试和生产环境配置和编排硬件加速器访问方面。由INFN资助的AI_INFN（“INFN的人工智能”）项目旨在通过提供多方面的支持，包括提供AI定制的计算资源，促进ML技术在INFN用例中的应用。它利用INFN Cloud环境中的云原生解决方案，尽可能有效地共享硬件加速器，确保研究所研究活动的多样性不受影响。在本文中，我们提供了关于一个Kubernetes平台调试的最新进展，该平台旨在简化GPU驱动的数据分析工作流的开发及其在异构、分布式计算资源上的可扩展性，这些资源可能通过interLink提供者以虚拟Kubelet的形式进行联邦。
引用
@article{arxiv.2502.21266,
title = {Supporting the development of Machine Learning for fundamental science in a federated Cloud with the AI_INFN platform},
author = {Lucio Anderlini and Matteo Barbetti and Giulio Bianchini and Diego Ciangottini and Stefano Dal Pra and Diego Michelotto and Carmelo Pellegrino and Rosa Petrini and Alessandro Pascolini and Daniele Spiga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.21266},
year = {2025}
}
备注
To be published in EPJ Web of Conferences (CHEP 2024)