「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using Standardized Execution Traces

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 ベンチマークと共同設計は、ML モデル、ML ソフトウェア、次世代ハードウ … 続きを読む →

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Does Federated Learning Really Need Backpropagation?

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、分散クライアントがローカル デ … 続きを読む →

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Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much?

投稿日: 2023年5月26日 作成者: jarxiv

要約 通信圧縮は分散最適化における一般的な手法で、圧縮された勾配とモデル パラメ … 続きを読む →

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Error Feedback Shines when Features are Rare

投稿日: 2023年5月25日 作成者: jarxiv

要約 貪欲なスパース化 $\left({\color{green}\sf Top … 続きを読む →

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Flover: A Temporal Fusion Framework for Efficient Autoregressive Model Parallel Inference

投稿日: 2023年5月25日 作成者: jarxiv

要約 急速に進化する深層学習の分野では、モデルがより複雑になり、さまざまなアプリ … 続きを読む →

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A Generic Performance Model for Deep Learning in a Distributed Environment

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 深層学習アプリケーションのパフォーマンス モデリングは、モデル フレームワ … 続きを読む →

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TransPimLib: A Library for Efficient Transcendental Functions on Processing-in-Memory Systems

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 Processing-in-Memory (PIM) は、最新のコンピュー … 続きを読む →

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An Experimental Evaluation of Machine Learning Training on a Real Processing-in-Memory System

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) アルゴリズムのトレーニングは計算集約的なプロセスであり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.DC, cs.LG | An Experimental Evaluation of Machine Learning Training on a Real Processing-in-Memory System はコメントを受け付けていません

Sharing Lifelong Reinforcement Learning Knowledge via Modulating Masks

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 生涯学習エージェントは、生涯にわたって複数のタスクを順番に学習することを目 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.MA | Sharing Lifelong Reinforcement Learning Knowledge via Modulating Masks はコメントを受け付けていません

MPI-rical: Data-Driven MPI Distributed Parallelism Assistance with Transformers

投稿日: 2023年5月17日 作成者: jarxiv

要約 共有および分散メモリ システムのシリアル コードのソース間自動並列化は、ハ … 続きを読む →

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