Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Thakkar, Vijay"'
Attention, as a core layer of the ubiquitous Transformer architecture, is the bottleneck for large language models and long-context applications. FlashAttention elaborated an approach to speed up attention on GPUs through minimizing memory reads/writ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.08608
Autor:
Williams, Francis, Huang, Jiahui, Swartz, Jonathan, Klár, Gergely, Thakkar, Vijay, Cong, Matthew, Ren, Xuanchi, Li, Ruilong, Fuji-Tsang, Clement, Fidler, Sanja, Sifakis, Eftychios, Museth, Ken
We present fVDB, a novel GPU-optimized framework for deep learning on large-scale 3D data. fVDB provides a complete set of differentiable primitives to build deep learning architectures for common tasks in 3D learning such as convolution, pooling, at
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.01781
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Existing automatic music generation approaches that feature deep learning can be broadly classified into two types: raw audio models and symbolic models. Symbolic models, which train and generate at the note level, are currently the more prevalent ap
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.09905
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kannan, Ramakrishnan, Sao, Piyush, Lu, Hao, Herrmannova, Drahomira, Patton, Robert, Potok, Thomas, Thakkar, Vijay, Vuduc, Richard
This dataset contains data that was presented and analyzed in our paper "Scalable Knowledge-Graph Analytics at 136 Petaflop/s" [1]. The dataset is based on the COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) [2]. The CORD-19 dataset is a collection of scien
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2659::1640fe68a0c804e9e3dcb8f9a590f923
https://zenodo.org/record/3980252
https://zenodo.org/record/3980252