cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Performance-Aligned LLMs for Generating Fast Code

要約 コードベースは多くの場合大規模で複雑であり、パフォーマンスはアルゴリズム、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.SE | Performance-Aligned LLMs for Generating Fast Code はコメントを受け付けていません

Fast Abstracts and Student Forum Proceedings — EDCC 2024 — 19th European Dependable Computing Conference

要約 Fast Abstracts トラックの目標は、ディペンダブル コンピュー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CY, cs.DC, cs.LG, cs.RO, cs.SE | Fast Abstracts and Student Forum Proceedings — EDCC 2024 — 19th European Dependable Computing Conference はコメントを受け付けていません

Federated Transfer Component Analysis Towards Effective VNF Profiling

要約 知識の伝達とデータのプライバシーに対する懸念が増大し、ネットワークにおける … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.NI | Federated Transfer Component Analysis Towards Effective VNF Profiling はコメントを受け付けていません

RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation

要約 検索拡張生成 (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) と外部知識デー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.DC, cs.LG | RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation はコメントを受け付けていません

NeuraChip: Accelerating GNN Computations with a Hash-based Decoupled Spatial Accelerator

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、ソーシャル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG, cs.NE | NeuraChip: Accelerating GNN Computations with a Hash-based Decoupled Spatial Accelerator はコメントを受け付けていません

NeuraChip: Accelerating GNN Computations with a Hash-based Decoupled Spatial Accelerator

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、ソーシャル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG, cs.NE | NeuraChip: Accelerating GNN Computations with a Hash-based Decoupled Spatial Accelerator はコメントを受け付けていません

FedGreen: Carbon-aware Federated Learning with Model Size Adaptation

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、分散クライアントからモデルを構 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | FedGreen: Carbon-aware Federated Learning with Model Size Adaptation はコメントを受け付けていません

Estimation Network Design framework for efficient distributed optimization

要約 分散決定問題には、中央メモリを持たずにピアツーピア ネットワーク上でのみ通 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.MA, math.OC | Estimation Network Design framework for efficient distributed optimization はコメントを受け付けていません

Tenplex: Dynamic Parallelism for Deep Learning using Parallelizable Tensor Collections

要約 ディープ ラーニング (DL) ジョブは、多次元並列処理、つまりデータ、モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | Tenplex: Dynamic Parallelism for Deep Learning using Parallelizable Tensor Collections はコメントを受け付けていません

MPIrigen: MPI Code Generation through Domain-Specific Language Models

要約 多数のノードにわたって計算を拡張することが不可欠であることから、特にメッセ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG, cs.SE | MPIrigen: MPI Code Generation through Domain-Specific Language Models はコメントを受け付けていません