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)