CryptoNest _535

Dalam lanskap modern pembelajaran mesin, eksekusi paralel muncul sebagai faktor penting untuk memaksimalkan throughput—terutama saat menangani model kompleks seperti Support Vector Machines (SVM). SVM telah menjadi algoritma yang banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, khususnya dalam tugas klasifikasi. Namun, seperti banyak metode pembelajaran mesin tradisional, SVM dapat mengalami kendala kinerja ketika diterapkan pada dataset berskala besar. Salah satu pendekatan untuk mengatasi masalah ini adalah eksekusi paralel, di mana beberapa operasi dilakukan secara bersamaan di berbagai unit komputasi. Dalam konteks ini, "Fogo" mewakili kerangka konseptual atau alat yang dirancang untuk mendorong batasan paralelisasi sambil mempertahankan komposabilitas—kemampuan untuk memecah tugas menjadi komponen modular tanpa mengorbankan fungsionalitas atau interaksi individu mereka.