Stellaris: Staleness-Aware Distributed Reinforcement Learning with Serverless Computing

Deep reinforcement learning (DRL) has achieved remarkable success in diverse areas, including gaming AI, scientific simulations, and large-scale (HPC) system scheduling. DRL training, which involves a trial-and-error process, demands considerable time and computational resources. To overcome this ch...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	SC24: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis s. 1 - 17
Hlavní autoři:	Yu, Hanfei, Wang, Hao, Tiwari, Devesh, Li, Jian, Park, Seung-Jong
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 17.11.2024
Témata:	Costs Dynamic scheduling Heuristic algorithms High performance computing Monte Carlo methods Processor scheduling Scalability Serverless computing Training Transient analysis
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!