Zobrazeno 1 - 10
of 41
pro vyhledávání: '"Liu, Zherui"'
Autor:
Shen, Jiayi, Chen, Jiebin, Zheng, Zequan, Zheng, Jiabin, Liu, Zherui, Song, Jian, Wong, Sum Yi, Wang, Xiaoling, Huang, Mengqi, Fang, Po-Han, Jiang, Bangsheng, Tsang, Winghei, He, Zonglin, Liu, Taoran, Akinwunmi, Babatunde, Wang, Chi Chiu, Zhang, Casper J P, Huang, Jian, Ming, Wai-Kit
Publikováno v:
Journal of Medical Internet Research, Vol 22, Iss 9, p e21573 (2020)
BackgroundGestational diabetes mellitus (GDM) can cause adverse consequences to both mothers and their newborns. However, pregnant women living in low- and middle-income areas or countries often fail to receive early clinical interventions at local m
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/778e82124786435688399b7d19bf225e
Autor:
Jiang, Ziheng, Lin, Haibin, Zhong, Yinmin, Huang, Qi, Chen, Yangrui, Zhang, Zhi, Peng, Yanghua, Li, Xiang, Xie, Cong, Nong, Shibiao, Jia, Yulu, He, Sun, Chen, Hongmin, Bai, Zhihao, Hou, Qi, Yan, Shipeng, Zhou, Ding, Sheng, Yiyao, Jiang, Zhuo, Xu, Haohan, Wei, Haoran, Zhang, Zhang, Nie, Pengfei, Zou, Leqi, Zhao, Sida, Xiang, Liang, Liu, Zherui, Li, Zhe, Jia, Xiaoying, Ye, Jianxi, Jin, Xin, Liu, Xin
We present the design, implementation and engineering experience in building and deploying MegaScale, a production system for training large language models (LLMs) at the scale of more than 10,000 GPUs. Training LLMs at this scale brings unprecedente
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.15627
Companies build separate training and inference GPU clusters for deep learning, and use separate schedulers to manage them. This leads to problems for both training and inference: inference clusters have low GPU utilization when the traffic load is l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.07896
Autor:
Liu, Heting, Li, Zhichao, Tan, Cheng, Yang, Rongqiu, Cao, Guohong, Liu, Zherui, Guo, Chuanxiong
Graphics processing units (GPUs) are the de facto standard for processing deep learning (DL) tasks. Meanwhile, GPU failures, which are inevitable, cause severe consequences in DL tasks: they disrupt distributed trainings, crash inference services, an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.11853
Serving DNN Models with Multi-Instance GPUs: A Case of the Reconfigurable Machine Scheduling Problem
Autor:
Tan, Cheng, Li, Zhichao, Zhang, Jian, Cao, Yu, Qi, Sikai, Liu, Zherui, Zhu, Yibo, Guo, Chuanxiong
Multi-Instance GPU (MIG) is a new feature introduced by NVIDIA A100 GPUs that partitions one physical GPU into multiple GPU instances. With MIG, A100 can be the most cost-efficient GPU ever for serving Deep Neural Networks (DNNs). However, discoverin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.11067
Autor:
Chang, Liangzheng, Xu, Lei, Tian, Yuying, Liu, Zherui, Song, Meiru, Li, Shuang, Zhang, Xinfeng, Chen, Yue, Hao, Qiuyao, Lu, Yinying, Zhen, Yunhuan
Publikováno v:
In BBA - Molecular Basis of Disease March 2024 1870(3)
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.