From post

копировать удалить добавить публикацию в буфер
Запись сообщества
посмотреть историю данной записи
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

SAPipe: Staleness-Aware Pipeline for Data Parallel DNN Training.

Y. Chen, C. Xie, M. Ma, J. Gu, Y. Peng, H. Lin, C. Wu, и Y. Zhu. NeurIPS, (2022)

Please choose a person to relate this publication to

To differ between persons with the same name, the academic degree and the title of an important publication will be displayed.

Chen Chen

Chen Chen

Shih Chen Chen

Yi-Chen Chen

Chen-Loung Chen

Другие публикации лиц с тем же именем

DL2: A Deep Learning-Driven Scheduler for Deep Learning Clusters.Y. Peng, Y. Bao, Y. Chen, C. Wu, C. Meng, и W. Lin. IEEE Trans. Parallel Distributed Syst., 32 (8): 1947-1960 (2021)Optimus: Accelerating Large-Scale Multi-Modal LLM Training by Bubble Exploitation.W. Feng, Y. Chen, S. Wang, Y. Peng, H. Lin, и M. Yu. CoRR, (2024)BGL: GPU-Efficient GNN Training by Optimizing Graph Data I/O and Preprocessing.T. Liu, Y. Chen, D. Li, C. Wu, Y. Zhu, J. He, Y. Peng, H. Chen, H. Chen, и C. Guo. NSDI, стр. 103-118. USENIX Association, (2023)Fast evaluation method of post-impact performance of bridges based on dynamic load test data using Gaussian process regression.P. Lu, Y. Ma, Y. Wu, D. Li, T. Jin, Z. Li, и Y. Chen. Eng. Appl. Artif. Intell., 127 (Part A): 107194 (января 2024)SP-GNN: Learning structure and position information from graphs.Y. Chen, J. You, J. He, Y. Lin, Y. Peng, C. Wu, и Y. Zhu. Neural Networks, (апреля 2023)Prediction of the static load test results of bridges based on the dynamic load test and the Kriging model.P. Lu, D. Li, и Y. Chen. Artif. Intell. Rev., 56 (8): 7613-7632 (2023)A generic communication scheduler for distributed DNN training acceleration.Y. Peng, Y. Zhu, Y. Chen, Y. Bao, B. Yi, C. Lan, C. Wu, и C. Guo. SOSP, стр. 16-29. ACM, (2019)Preemptive All-reduce Scheduling for Expediting Distributed DNN Training.Y. Bao, Y. Peng, Y. Chen, и C. Wu. INFOCOM, стр. 626-635. IEEE, (2020)SAPipe: Staleness-Aware Pipeline for Data Parallel DNN Training.Y. Chen, C. Xie, M. Ma, J. Gu, Y. Peng, H. Lin, C. Wu, и Y. Zhu. NeurIPS, (2022)MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10, 000 GPUs.Z. Jiang, H. Lin, Y. Zhong, Q. Huang, Y. Chen, Z. Zhang, Y. Peng, X. Li, C. Xie, S. Nong и 22 other автор(ы). NSDI, стр. 745-760. USENIX Association, (2024)

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter