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NeuGraph: Parallel Deep Neural Network Computation on Large Graphs., , , , , , und . USENIX ATC, Seite 443-458. USENIX Association, (2019)Adam Accumulation to Reduce Memory Footprints of both Activations and Gradients for Large-scale DNN Training., , , , , , , und . CoRR, (2023)PaGraph: Scaling GNN training on large graphs via computation-aware caching., , , , und . SoCC, Seite 401-415. ACM, (2020)Motif-Preserving Temporal Network Embedding., , , , und . IJCAI, Seite 1237-1243. ijcai.org, (2020)Scheduled for July 2020, Yokohama, Japan, postponed due to the Corona pandemic..CoCoNet: Co-Optimizing Computation and Communication for Distributed Machine Learning., , , , , , , , und . CoRR, (2021)Rammer: Enabling Holistic Deep Learning Compiler Optimizations with rTasks., , , , , , , , , und . OSDI, Seite 881-897. USENIX Association, (2020)Fast Distributed Deep Learning over RDMA., , , , , und . EuroSys, Seite 44:1-44:14. ACM, (2019)Kineograph: taking the pulse of a fast-changing and connected world., , , , , , , , , und . EuroSys, Seite 85-98. ACM, (2012)Tessel: Boosting Distributed Execution of Large DNN Models via Flexible Schedule Search., , , , , , und . CoRR, (2023)SuperScaler: Supporting Flexible DNN Parallelization via a Unified Abstraction., , , , , , , , , und 3 andere Autor(en). CoRR, (2023)