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Understanding Training Efficiency of Deep Learning Recommendation Models at Scale., , , , , und . HPCA, Seite 802-814. IEEE, (2021)MAD Max Beyond Single-Node: Enabling Large Machine Learning Model Acceleration on Distributed Systems., , , , , , , und . CoRR, (2023)Mitigating Processor Variation through Dynamic Load Balancing., und . IPDPS Workshops, Seite 1073-1076. IEEE Computer Society, (2016)UIUC-PPL/charm: Charm++ version 6.10.2., , , , , , , , , und 68 andere Autor(en). (August 2020)Fine-Grained Energy Efficiency Using Per-Core DVFS with an Adaptive Runtime System., , und . IGSC, Seite 1-8. IEEE, (2019)Carbon Explorer: A Holistic Framework for Designing Carbon Aware Datacenters., , , , , , , und . ASPLOS (2), Seite 118-132. ACM, (2023)RecShard: statistical feature-based memory optimization for industry-scale neural recommendation., , , , , und . ASPLOS, Seite 344-358. ACM, (2022)Support for Power Efficient Proactive Cooling Mechanisms., , , und . HiPC, Seite 94-103. IEEE Computer Society, (2017)Variation Among Processors Under Turbo Boost in HPC Systems., , und . ICS, Seite 6:1-6:12. ACM, (2016)Beyond Efficiency: Scaling AI Sustainably., , , und . CoRR, (2024)