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文献
J-GLOBAL ID:201902271562463858   整理番号:19A1664986

ニューラル機械翻訳モデルの並列化訓練のためのテンソル蓄積中の記憶効率とMPI集団性能を改善する仮想スパーステンソルの高密度化【JST・京大機械翻訳】

Densifying Assumed-Sparse Tensors Improving Memory Efficiency and MPI Collective Performance During Tensor Accumulation for Parallelized Training of Neural Machine Translation Models
著者 (14件):
Cavdar Derya
(Amazon, Seattle, WA, USA)
Codreanu Valeriu
(SURFSara, Utrecht, The Netherlands)
Karakus Can
(Amazon, Seattle, WA, USA)
Lockman John A. III
(Dell EMC, Austin, TX, USA)
Podareanu Damian
(SURFSara, Utrecht, The Netherlands)
Saletore Vikram
(Intel, Portland, OR, USA)
Sergeev Alexander
(Uber, Seattle, WA, USA)
Smith Don D. II
(Dell EMC, Austin, TX, USA)
Suthichai Victor
(Amazon, Seattle, WA, USA)
Ta Quy
(Dell EMC, Austin, TX, USA)
Varadharajan Srinivas
(Dell EMC, Austin, TX, USA)
Wilson Lucas A.
(Dell EMC, Austin, TX, USA)
Xu Rengan
(Dell EMC, Austin, TX, USA)
Yang Pei
(Dell EMC, Austin, TX, USA)

資料名:
Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)

巻: 11501  ページ: 23-39  発行年: 2019年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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