Magicoder Empowering Code Generation with OSS-Instruct
논문 : https://arxiv.org/abs/2312.02120 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문 **“Magicoder: Empowering Code …
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Optimal Kernel Orchestration for Tensor Programs with Korch
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.09465 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 업로드된 논문은 DNN(딥 뉴럴 네트워크)의 성능을 개선하기 위해 커널 오케스트레이션 …
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SpotServe Serving Generative Large Language Models on Preemptible Instances
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.15566 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문 **“SpotServe: Serving Generative Large …
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GraphPipe Improving Performance and Scalability of DNN Training with Graph Pipeline Parallelism
개인의견 : pipeline Parallelism에 관련된 논문을 몇개 봤는데 그 중에서 가장 재밋는 논문인것 같네요. graph의 toplogy-aware Pipeline Parallelism이라는 당연한 개념을 포함하여 효과적인 결과를 내는것 같습니다. 다만 구현에 대한 오버헤드는 …
15 분
Helix Distributed Serving of Large Language Models via Max-Flow on Heterogeneous GPUs
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.01566v1 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer 논문에서는 Helix라는 시스템을 소개하며, 이 시스템은 이기 …
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Memory Bounds for the Experts Problem
논문 : https://arxiv.org/abs/2204.09837 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. Q : 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점 Answer: 이 논문, **“Memory Bounds for the Experts …
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