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[Paper] MD-SNN: Quantized Spiking Neural Network에서 막전위 인식 증류
Spiking Neural Networks (SNNs)는 희소한 이진 활성화 덕분에 기존 신경망에 대한 유망하고 에너지 효율적인 대안을 제공합니다. How...
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[Paper] TaskEval: Foundation-Model 작업을 위한 합성 평가
Hallucinations은 Foundation models (FMs)에 의존하는 애플리케이션을 만들 때 주요 우려 사항입니다. 이러한 미묘한 실패가 어디에서 어떻게 발생하는지 이해하는 것은 …
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[Paper] 구조 인식형 불규칙 블로킹 방법을 이용한 Sparse LU Factorization
희소 LU 분해에서, 기호 분해 후의 비제로 요소들은 희소 행렬의 대각선 및 오른쪽 아래 영역에 분포하는 경향이 있습니다. 그러나, re...
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[Paper] 실행 없이 카운팅: LLMs의 코드 복잡도 추론 평가
현대 GPU 소프트웨어 스택은 개발자에게 커널을 실행하기 전에 성능 병목 현상을 예측할 수 있는 능력을 요구한다; 부동소수점 워크로드를 잘못 판단하면 …
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[Paper] VLCs: 가상화된 라이브러리를 이용한 병렬성 관리
현대 parallel machines의 복잡성과 규모가 계속 증가함에 따라, 프로그래머들은 software libraries의 구성에 점점 더 의존하여 …
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[논문] GRASP: 파라미터 효율적인 파인튜닝 및 견고한 추론을 위한 Grouped Activation Shared Parameterization of Transformers
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT)은 대규모 사전 학습 모델에서 소수의 파라미터만 업데이트함으로써 전체 모델 적응에 대한 확장 가능한 대안을 제공합니다.
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[Paper] Aurora에서 MPI 애플리케이션 확장
2024년에 Argonne National Laboratory에 배치된 Aurora 슈퍼컴퓨터는 현재 Top500 리스트에서 전 세계 세 대의 Exascale 머신 중 하나입니다.
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[Paper] tritonBLAS: 트리톤 기반 GEMM 커널 파라미터 선택을 위한 분석적 접근법
우리는 tritonBLAS를 제시합니다. 이는 캐시 계층 구조와 같은 아키텍처 파라미터 및 코드와 데이터의 상대적 배치를 활용하는 빠르고 결정론적인 분석 모델입니다.
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[Paper] SimFlow: 라텐트 노멀라이징 플로우의 단순화 및 엔드투엔드 훈련
Normalizing Flows (NFs)는 데이터와 Gaussian distribution 사이의 가역 매핑을 학습합니다. 기존 연구들은 보통 두 가지 제한점을 가지고 있습니다. 첫 번째로, 그들은 추가합니다...
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[Paper] 고유한 삶, 공유된 세계: 단일-라이프 비디오에서 학습
우리는 ‘single-life’ 학습 패러다임을 소개합니다. 이 패러다임에서는 한 개인이 촬영한 egocentric 비디오에만 전용 vision model을 학습시킵니다. 우리는 …
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[Paper] PosterCopilot: Layout Reasoning 및 Controllable Editing을 통한 전문 그래픽 디자인
Graphic design는 현대 시각 커뮤니케이션의 초석을 이루며, 문화 및 상업 행사 홍보를 위한 중요한 매체 역할을 합니다. 최근의 진보는…
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[Paper] 볼류메트릭 재구성을 위한 Radiance Meshes
우리는 radiance meshes를 소개한다. 이는 Delaunay tetrahedralization으로 생성된 constant density tetrahedral cells를 사용하여 radiance fields를 표현하는 기술이다.