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Carbon-Aware and Fault-Tolerant Migration of Deep Learning Workloads in the Geo-distributed Cloud
The Overview of the proposed method(CAFTM)
Paper information
Carbon-Aware and Fault-Tolerant Migration of Deep Learning Workloads in the Geo-distributed Cloud
Jeonghyeon Park, Daero Kim, Jiseon Kim, Jungkyu Han, Sejin Chun (2024). IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD)
Keywords
carbon-aware, fault-tolerant, geo-distributed, cloud, deep learning, task migration
Abstract
Recently, many deep learning models have been trained in geographically distributed data centers. The carbon emissions produced by training the models may pose a significant threat to climate change like increasing temperatures. Existing studies have a hardship in shifting the workload of training models to a data center with low carbon emissions. So, they fail to ensure low emissions of the workload during training, especially when long-term workloads like Large Language Models (LLMs) are trained. To cope with this problem, we propose a method that shifts the workload to a cloud with low carbon emissions while enduring a lack of computational resources. Specifically, we define a task scheduler that includes states and their transitions to migrate mini-batches dynamically. Next, we present a fault-tolerant control that optimizes a GPU frequency to adapt to workload variations of training models while guaranteeing its power consumption. Last, we conducted exhaustive experiments using real-world data in terms of carbon emissions, transfer time, and power consumption compared to state-of-the-art methods.
Cite
@INPROCEEDINGS{10643899,
author={Park, Jeonghyeon and Kim, Daero and Kim, Jiseon and Han, Jungkyu and Chun, Sejin},
booktitle={2024 IEEE 17th International Conference on Cloud Computing (CLOUD)},
title={Carbon-Aware and Fault-Tolerant Migration of Deep Learning Workloads in the Geo-Distributed Cloud},
year={2024},
pages={494-501},
}
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GIS와 개방형 데이터를 활용한 부산시 노인복지시설의 적정입지 선정
부산시 내 시니어센터가 시급하게 필요한 행정구역 TOP4
Paper information
GIS와 개방형 데이터를 활용한 부산시 노인복지시설의 적정입지 선정
Jeonghyeon Park, Daero Kim, Jungkyu Han, Sejin Chun (2022). 2022년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회
Keywords
GIS, urban networks, age-friendly cities framework
Abstract
국제보건기구(WHO: World Health Organization)는 세계인구의 고령화에 대응하기 위해 고령 친화 도시 프레임워크(Age-Friendly Cities Framework: AFC) WHO (World Health Organization), Age-Friendly Cities Framework, https://extranet.who.int/agefriendlyworld 를 제안하였다. 급속한 고령화에 대응한 정책, 인프라, 서비스를 체계적으로 조성하기 위해, GIS(Geographic Information System) 기반 빅데이터 분석 방법이 최근 주목받고 있다. 2060년 국내 인구의 41%는 60세 이상이 되는 ‘초고령사회’가 되며, 부산광역시는 국내 도시 중 가장 높은 고령 인구 비율을 갖는다. 국내 노인복지시설의 설치 기준은 설비 사항만 반영하기 때문에, WHO가 요구하는 고령친화 도시 프레임워크 구축에 제한적이다. 예를 들어, AFC의 교통수단(Transportation) 및 사회적 참여(Social Participation) 측면 요소는 부재하다. 본 연구는 주거지 기준 접근성, 미래의 고령 인구, 이용률에 대한 개방형 데이터와 함께 노인복지시설의 적절한 위치를 선정하는 방법을 제안한다.
Note
본 논문은 2022년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 우수논문상 수상하였습니다
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웹 사이트의 주인장을 소개합니다!
박정현(Jeonghyeon Park)
동아대학교 컴퓨터공학과 졸업 2018.02 ~ 2024.02
동아대학교 컴퓨터AI공학부 석사과정 입학 2024.02
GPA: 3.76/4.5
Curriculum Vitae
학력과 경력
동아대학교 컴퓨터AI공학부 석사과정, 부산, 2024.03 ~ 현재
한국전자통신연구원 하계 연구연수생, 대전, 2023.07 ~ 08.
동아대학교 컴퓨터AI공학부 데이터사이언스 연구실(DSL), 부산, 2021.09 ~ 현재
동아대학교 컴퓨터공학과, 부산, 2018.03 ~ 2024.02
수상경력
한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 우수논문상, 2024.05
지역문제해결 캡스톤디자인 경진대회 최우수상, 2024.02
동아대학교 AI/SW 경진대회 최우수상, 2023.12
한국멀티미디어학회 추계학술발표대회 우수논문상, 2022.11
산업통상자원부 비지니스 아이디어 공모전 한국동서발전사장상, 2022.09
지역현안해결 프로젝트 경진대회 부산시장상, 2022.06
한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 우수논문상, 2022.05
동아대학교 AI/SW 경진대회 대상, 2021.12
국내 학술대회
김재경, 박정현, 조성령, 한정규, 천세진, “가상발전소 정산금을 최대화하기 위한 신뢰도 기반 최적화 모델”, 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회, 2024(May)
김지선, 박정현, 한정규, 천세진, “클라우드 내 딥러닝 워크로드의 탄소발자국 모니터링”, 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회, 2024(May)
박정현, 김대로, 천세진, 한정규. “GIS와 개방형 데이터를 활용한 부산시 노인복지시설의 적정입지 선정”, 한국멀티미디어학회 춘계발표대회, 2022(May)
박정현, 김대로, 최진영, 김아영, 천세진, 한정규. “베이지안 네트워크 기반 친환경 자동차 충전소의 부지선정을 위한 위치지능화 응용”, 한국멀티미디어학회 추계발표대회 2022(Nov)
국제 학술대회
Jeonghyeon Park, Daero Kim, Jiseon Kim, Jungkyu Han, and Sejin Chun, “Carbon-Aware and Fault-Tolerant Migration of Deep Learning Workloads in the Geo-Distributed Cloud,” in Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD), 2024
Research Interests
Carbon-Aware Cloud Computing, Cloud Computing, Cloud Migration
None
· 2021-01-01
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Jeonghyeon Park
