用於高效能機器學習框架之新興記憶體與儲存系統設計-於混合式記憶儲存平台上高效能資料索引系統設計以支援機器學習應用;High-Performance Indexing System Design on a Hybrid Memory/Storage Platform to Support Machine Learning Applications

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題名:	用於高效能機器學習框架之新興記憶體與儲存系統設計-於混合式記憶儲存平台上高效能資料索引系統設計以支援機器學習應用;High-Performance Indexing System Design on a Hybrid Memory/Storage Platform to Support Machine Learning Applications
作者:	陳增益
貢獻者:	國立中央大學資訊工程學系
關鍵詞:	資料索引;資料密集性應用;B-epsilon樹索引;開放通道快閃記憶體;持續性記憶體;混合式記憶體;Data Index;Data-intensive Applications;B-epsilon-tree Index;Open-channel SSD;Persistent Memory;Hybrid Memory.
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:51:12 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	此計畫最主要發展在新興記憶儲存系統上的高效能資料索引框架，由於現行資料索引管理設計對於其裝置特性並不友善，因此本計畫所設計的資料索引系統將會考量如何在混合式記憶儲存系統平台中最小化寫入資料對系統壽命與效能所帶來的衝擊。由於持續性記憶體與開放通道快閃記憶體為新興記憶儲存技術，另外B-epsilon樹索引結構也是近年內被提出並廣泛應用的，並且目前尚無研究在新興記憶儲存技術上B-epsilon樹索引結構效能問題，因此本計畫為此系統設計與領域之先驅，相信透過計畫執行與各子計畫的配合，本計畫將會有多篇的頂級國際期刊與國際會議論文，並且有機會可以將開發技術技轉至國內儲存系統廠商。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊工程學系] 研究計畫

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