「cs.PF」カテゴリーアーカイブ

cedar: Optimized and Unified Machine Learning Input Data Pipelines

投稿日: 2024年11月28日 作成者: jarxiv

要約 入力データ パイプラインは、各機械学習 (ML) トレーニング ジョブの重 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.PF | cedar: Optimized and Unified Machine Learning Input Data Pipelines はコメントを受け付けていません

OPMOS: Ordered Parallel Multi-Objective Shortest-Path

投稿日: 2024年11月26日 作成者: jarxiv

要約 多目的最短経路 (MOS) 問題は、多属性グラフ内の開始ノードから宛先ノー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.DC, cs.DS, cs.PF | OPMOS: Ordered Parallel Multi-Objective Shortest-Path はコメントを受け付けていません

Efficient Brain Imaging Analysis for Alzheimer’s and Dementia Detection Using Convolution-Derivative Operations

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 アルツハイマー病 (AD) は進行性の神経変性を特徴とし、人間の脳に有害な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.NE, cs.PF, eess.IV | Efficient Brain Imaging Analysis for Alzheimer’s and Dementia Detection Using Convolution-Derivative Operations はコメントを受け付けていません

Efficient Brain Imaging Analysis for Alzheimer’s and Dementia Detection Using Convolution-Derivative Operations

投稿日: 2024年11月21日 作成者: jarxiv

要約 アルツハイマー病 (AD) は進行性の神経変性を特徴とし、人間の脳に有害な … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.NE, cs.PF, eess.IV | Efficient Brain Imaging Analysis for Alzheimer’s and Dementia Detection Using Convolution-Derivative Operations はコメントを受け付けていません

Layer Importance and Hallucination Analysis in Large Language Models via Enhanced Activation Variance-Sparsity

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) のさまざまな層の重要性を評価することは、モデ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.PF | Layer Importance and Hallucination Analysis in Large Language Models via Enhanced Activation Variance-Sparsity はコメントを受け付けていません

Exploring GPU-to-GPU Communication: Insights into Supercomputer Interconnects

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

要約 急速に進化するエクサスケール スーパーコンピューターの状況では、マルチ G … 続きを読む →

カテゴリー: C.2.1, cs.AI, cs.AR, cs.DC, cs.NI, cs.PF | Exploring GPU-to-GPU Communication: Insights into Supercomputer Interconnects はコメントを受け付けていません

FALCON: Feedback-driven Adaptive Long/short-term memory reinforced Coding Optimization system

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) は自動コード生成において大きな進歩を遂 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.PF | FALCON: Feedback-driven Adaptive Long/short-term memory reinforced Coding Optimization system はコメントを受け付けていません

Confidential Computing on NVIDIA Hopper GPUs: A Performance Benchmark Study

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 このレポートでは、大規模言語モデル (LLM) 推論タスクに対して NVI … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.PF | Confidential Computing on NVIDIA Hopper GPUs: A Performance Benchmark Study はコメントを受け付けていません

Pushing the Performance Envelope of DNN-based Recommendation Systems Inference on GPUs

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 パーソナライズされたレコメンデーションは、インターネット上のユビキタスなア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AR, cs.DB, cs.IR, cs.LG, cs.PF, cs.SE | Pushing the Performance Envelope of DNN-based Recommendation Systems Inference on GPUs はコメントを受け付けていません

Ripple: Accelerating LLM Inference on Smartphones with Correlation-Aware Neuron Management

投稿日: 2024年10月30日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなドメインで目覚ましい成功を収め … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.OS, cs.PF | Ripple: Accelerating LLM Inference on Smartphones with Correlation-Aware Neuron Management はコメントを受け付けていません