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uGrapher: High-Performance Graph Operator Computation via Unified Abstraction for Graph Neural Networks., , , , , , , , , und 2 andere Autor(en). ASPLOS (2), Seite 878-891. ACM, (2023)Fractal: Joint Multi-Level Sparse Pattern Tuning of Accuracy and Performance for DNN Pruning., , , , , und . ASPLOS (3), Seite 416-430. ACM, (2024)Balancing Efficiency and Flexibility for DNN Acceleration via Temporal GPU-Systolic Array Integration., , , , , , , , und . DAC, Seite 1-6. IEEE, (2020)Efficient Activation Quantization via Adaptive Rounding Border for Post-Training Quantization., , , , , , , und . CoRR, (2022)Smart Partitioning for Product DSM Model Based on Improved Genetic Algorithm., , , , und . ADMA, Volume 8933 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 677-683. Springer, (2014)Characterizing and Demystifying the Implicit Convolution Algorithm on Commercial Matrix-Multiplication Accelerators., , , , , , , und . IISWC, Seite 214-225. IEEE, (2021)DistSim: A performance model of large-scale hybrid distributed DNN training., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). CF, Seite 112-122. ACM, (2023)AdaptGear: Accelerating GNN Training via Adaptive Subgraph-Level Kernels on GPUs., , , , , , , , , und . CF, Seite 52-62. ACM, (2023)