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MCM-GPU: Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability., , , , , , , , und . ISCA, Seite 320-332. ACM, (2017)HeteroSwitch: Characterizing and Taming System-Induced Data Heterogeneity in Federated Learning., , , , , , und . CoRR, (2024)Understanding Scaling Laws for Recommendation Models., , , , und . CoRR, (2022)Energy-Efficient Mapping for a Network of DNN Models at the Edge., , , , , und . SMARTCOMP, Seite 25-30. IEEE, (2021)AutoFL: Enabling Heterogeneity-Aware Energy Efficient Federated Learning., und . MICRO, Seite 183-198. ACM, (2021)Hercules: Heterogeneity-Aware Inference Serving for At-Scale Personalized Recommendation., , , , , und . HPCA, Seite 141-154. IEEE, (2022)Towards Fair Federated Recommendation Learning: Characterizing the Inter-Dependence of System and Data Heterogeneity., , , , , und . RecSys, Seite 156-167. ACM, (2022)Understanding the Power of Evolutionary Computation for GPU Code Optimization., , , , und . IISWC, Seite 185-198. IEEE, (2022)DeepRecSys: A System for Optimizing End-To-End At-Scale Neural Recommendation Inference., , , , , , , , und . ISCA, Seite 982-995. IEEE, (2020)A joint management middleware to improve training performance of deep recommendation systems with SSDs., , , und . DAC, Seite 157-162. ACM, (2022)