Transformers are Multi-State RNNs
논문 : https://arxiv.org/abs/2401.06104 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 이 논문은 **Transformers를 Multi-State …
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BUZZ Beehive-structured Sparse KV Cache with Segmented Heavy Hitters for Efficient LLM Inference
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.23079 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창성 Beehive 구조와 Segmented …
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CDMPP:ADevice-Model Agnostic Framework for Latency Prediction of Tensor Programs
논문 : https://i.cs.hku.hk/~cwu/papers/hphu-eurosys24.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점 및 독창성 장치 …
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Don't Look Twice Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization
논문 : https://openreview.net/pdf/e7782b237ab632c467717143b2b7ef283d71c282.pdf 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, …
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FLUX Fast Software-based Communication Overlap On GPUs Through Kernel Fusion
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.06858 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 물론입니다. 논문의 주요 내용과 강점, 알고리즘 과정, 한계점 …
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KVSharer Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing
논문 : https://arxiv.org/abs/2410.18517 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 논문의 강점과 독창성 1. 독창적인 KVSharer 방식: …
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