| Titel: | Aufbau eines verteilten Dateisystems zur Beschleunigung von Deep Learning Anwendungen | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Mendel, Alexander | Schlagwörter: | Verteiltes Dateisystem; Rechenzentrum; Deep Learning; Machine Learning; High Performance Computing; parallel Computing; Cluster | Erscheinungsdatum: | 22-Aug-2025 | Zusammenfassung: | In modernen Rechenzentren werden mit zunehmender Rechenleistung schnelle Dateisysteme benötigt. Zur Beschleunigung von Deep Learning Anwendungen soll in dieser Arbeit eine geeignete Konfiguration für ein verteiltes Dateisystem gefunden werden. Dabei werden verschiedene Konfigurationen evaluiert. . . . Modern data centers with high processing capabilities require fast storage systems. This thesis examines distributed filesystems in search for a suitable configuration to accelerate deep learning tasks. . . . |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/18074 | Einrichtung: | Department Informatik Fakultät Technik und Informatik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit | Betreuer*in: | von Luck, Kai | Gutachter*in: | Eichler, Tobias |
| Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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| BA_Aufbau eines verteilten Dateisystems zur Beschleunigung von Deep Learning Anwendungen_geschwärzt.pdf | 1.92 MB | Adobe PDF | View/Open |
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