「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

DistRL: An Asynchronous Distributed Reinforcement Learning Framework for On-Device Control Agents

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 オンデバイス制御エージェント (特にモバイル デバイス上) は、モバイル … 続きを読む →

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Compress then Serve: Serving Thousands of LoRA Adapters with Little Overhead

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 低ランク適応 (LoRA) を使用して大規模言語モデル (LLM) を微調 … 続きを読む →

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Optimizing Edge Offloading Decisions for Object Detection

投稿日: 2024年10月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習とハードウェアの最近の進歩により、賞賛に値する精度でリアルタイムの … 続きを読む →

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POD-Attention: Unlocking Full Prefill-Decode Overlap for Faster LLM Inference

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 LLM 推論の各リクエストは、コンピューティング バウンドのプリフィルとメ … 続きを読む →

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I’ve Got 99 Problems But FLOPS Ain’t One

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 ハイパースケーラーは、大規模なネットワーク導入の状況を支配していますが、直 … 続きを読む →

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A Bayesian Framework for Clustered Federated Learning

投稿日: 2024年10月23日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) の主な課題の 1 つは、非独立かつ … 続きを読む →

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Final Report for CHESS: Cloud, High-Performance Computing, and Edge for Science and Security

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約 理論と実験のサイクルを自動化するには、実験室の機器、エッジ センサー、複数 … 続きを読む →

カテゴリー: C.2.4, cs.CV, cs.DC, cs.PF, cs.SY, eess.SY | Final Report for CHESS: Cloud, High-Performance Computing, and Edge for Science and Security はコメントを受け付けていません

Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) を大規模に効率的にトレーニングすることは、増 … 続きを読む →

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t-READi: Transformer-Powered Robust and Efficient Multimodal Inference for Autonomous Driving

投稿日: 2024年10月18日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車 (AV) によるマルチモーダル センサー (カメラ、ライダー、 … 続きを読む →

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SplitLLM: Collaborative Inference of LLMs for Model Placement and Throughput Optimization

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は近年の破壊的イノベーションであり、人間のよ … 続きを読む →

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