NuPS: A parameter server for machine learning with non-uniform parameter access

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DOI:	https://doi.org/10.1145/3514221.3517860
URL:	https://dl.acm.org/doi/10.1145/3514221.3517860
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-647738
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr:	2022
Buchtitel:	SIGMOD '22 : proceedings of the 2022 International Conference on Management of Data : June 12-17, 2022, Philadelphia, PA, USA
Seitenbereich:	481-495
Veranstaltungstitel:	SIGMOD '22
Veranstaltungsort:	Philadelphia, PA
Veranstaltungsdatum:	12.-17.06.2022
Herausgeber:	Ives, Zachary ; Bonifati, Angela ; El Abbadi, Amr
Ort der Veröffentlichung:	New York, NY
Verlag:	ACM
ISBN:	978-1-4503-9249-5
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science I: Data Analytics (Gemulla 2014-)
Bereits vorhandene Lizenz:	Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet:	004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch):	parameter servers , distributed machine learning , large-scale machine learning , skew , sampling

	Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.
	Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.

BASE: Renz-Wieland, Alexander ; Gemulla, Rainer ; Kaoudi, Zoi ; Markl, Volker

Google Scholar: Renz-Wieland, Alexander ; Gemulla, Rainer ; Kaoudi, Zoi ; Markl, Volker

ORCID: Renz-Wieland, Alexander, Gemulla, Rainer

, Kaoudi, Zoi and Markl, Volker

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