High Throughput Connectomics
The current design trend in large scale machine learning is to use distributed clusters of CPUs and GPUs with MapReduce-style programming. Some have been led to believe that this type of horizontal scaling can reduce or even eliminate the need for traditional algorithm development, careful parallelization, and performance engineering. This paper is a case study showing the contrary: that the benefits of algorithms, parallelization, and performance engineering, can sometimes be so vast that it is possible to solve “clusterscale” problems on a single commodity multicore machine.
Connectomics is an emerging area of neurobiology that uses cutting edge machine learning and image processing to extract brain connectivity graphs from electron microscopy images. It has long been assumed that the processing of connectomics data will require mass storage, farms of CPU/GPUs, and will take months (if not years) of processing time. We present a high-throughput connectomics-ondemand system that runs on a multicore machine with less than 100 cores and extracts connectomes at the terabyte per hour pace of modern electron microscopes.
Что такое “зеркало” Ñайта и Ð´Ð»Ñ Ñ‡ÐµÐ³Ð¾ оно иÑпользуетÑÑ?
– ЗдравÑтвуйте! ЧаÑто вÑтречаю термин “зеркало Ñайта”, но не до конца понимаю его значение. Можете объÑÑнить?
– Конечно. “Зеркало” – Ñто Ñ‚Ð¾Ñ‡Ð½Ð°Ñ ÐºÐ¾Ð¿Ð¸Ñ Ñайта, доÑÑ‚ÑƒÐ¿Ð½Ð°Ñ Ð¿Ð¾ другому URL-адреÑу (домену). ОÑновных причин Ð´Ð»Ñ ÑÐ¾Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð·ÐµÑ€ÐºÐ°Ð» неÑколько. Во-первых, Ñто раÑпределение нагрузки: еÑли оÑновной Ñервер перегружен запроÑами, чаÑть трафика перенаправлÑетÑÑ Ð½Ð° зеркала, что обеÑпечивает Ñтабильную работу реÑурÑа. Во-вторых, Ñто повышение доÑтупноÑти. Ð’ Ñлучае техничеÑких Ñбоев на оÑновном Ñервере или его блокировки провайдерами в определенном регионе, пользователи могут получить доÑтуп к контенту через альтернативные адреÑа. Ð’-третьих, Ñто уÑкорение загрузки Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ñ‚ÐµÐ»ÐµÐ¹ из разных географичеÑких зон за Ñчет иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñерверов, раÑположенных ближе к ним. Важно иÑпользовать только проверенные иÑточники, чтобы не попаÑть на фишинговую копию. Многие пользователи ищут информацию о том, как найти актуальные рабочие Кракен зеркала, чтобы обеÑпечить беÑперебойный доÑтуп к нужной платформе. Главное правило – доверÑть только официальным иÑточникам информации о доÑтупных зеркалах.
Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.