抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Cyberinfra構造は,多様な形態でどこでもどこである。IoTから極端なスケールコンピューティングまで,データおよびコンピューティングは,高速ネットワーク化およびコンテナ管理を通してリアルタイム統合のための可能性によって分布することができなかった。GPU,FPGA,およびエッジアクセラレータを含む過去10年間にわたる新しいプロセッサの成長は,分散非伝統的ハードウェアのトップの機械学習を用いた多様なアプリケーションへの道を開いた。主に人工知能(AI)作業負荷から成るこれらのアプリケーションに対する共通のテーマは,タスクの需要または247の性質のような理由のために,専門環境において実行する必要がある,そして,それらのポータビリティ,待ち時間,プライバシーおよび性能最適化に関する困難さである。さらに,薬物発見,高エネルギー物理学,材料設計および災害シミュレーションを含む多くのデータ駆動科学応用において,AI統合科学のための従来の高スループットコンピューティング(HTC)または高性能コンピューティング(HPC)タスクとこれらのAI-ワークロードの統合の必要性がある。いくつかの重要なミドルウェア技術はスタンドアロンアプリケーションの実証を可能にするが,これらのアプリケーションは,非常に特殊化された設定における大きなグループからの専門知識を必要とする。応用におけるAIの流線,スケーラブル,反復可能,責任および説明可能な統合に対する多くの課題がある。さらなる革新の鍵となる機会は,データ駆動方式で変化する条件に適応できる動的アプリケーションを構成およびステアできるインテリジェントシステムおよび自動ワークフロー管理ソフトウェアを含み,一方,多くのツールを統合し,分析,および利用することである。この会話は,例AI統合応用を議論し,これらの応用を可能にする新しいシステムのいくつかを記述し,応用開発方法論,インテリジェントミドルウェアおよびワークフロー構成を含む計算可能な応用を可能にする最近の研究を概観する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
