「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Ordered Momentum for Asynchronous SGD

投稿日: 2025年1月24日 作成者: jarxiv

要約 分散学習は、大規模なディープ モデルをトレーニングするために不可欠です。 … 続きを読む →

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A Selective Homomorphic Encryption Approach for Faster Privacy-Preserving Federated Learning

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは、分散型デバイスまたはサーバー上でモデルのト … 続きを読む →

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CYCle: Choosing Your Collaborators Wisely to Enhance Collaborative Fairness in Decentralized Learning

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 協調学習 (CL) を使用すると、複数の参加者が生データを共有することなく … 続きを読む →

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Federated Instruction Tuning of LLMs with Domain Coverage Augmentation

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 Federated Domain-specific structuning … 続きを読む →

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Ladder-residual: parallelism-aware architecture for accelerating large model inference with communication overlapping

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデルの推論はメモリを大量に消費し、時間がかかるため、効率的に … 続きを読む →

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AdaServe: SLO-Customized LLM Serving with Fine-Grained Speculative Decoding

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、きめ細かい投機的デコードを通じて SLO カスタマイズを … 続きを読む →

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Over-the-Air Multi-Sensor Inference with Neural Networks Using Memristor-Based Analog Computing

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、多くの分類および回帰タスクに対して信 … 続きを読む →

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BatchLLM: Optimizing Large Batched LLM Inference with Global Prefix Sharing and Throughput-oriented Token Batching

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、幅広い情報処理および管理タスクにおいてま … 続きを読む →

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Good things come in small packages: Should we adopt Lite-GPUs in AI infrastructure?

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 生成 AI ワークロードの急増する需要に対応するために、GPU 設計者はこ … 続きを読む →

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Managed-Retention Memory: A New Class of Memory for the AI Era

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 今日の AI クラスターは、高帯域幅メモリ (HBM) の主な用途の 1 … 続きを読む →

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