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隐式动物园：用于 2D 图像和 3D 场景的大规模神经隐式函数数据集
神经隐式函数在计算机视觉、图形等多个领域具有重要意义，但缺乏全面数据集和大量计算资源限制了其发展和分析。为了解决这些挑战，我们引入了 “隐式动物园”：一个需要数千个 GPU 训练天数的大规模数据集，旨在推动该领域的研究和开发。通过使用 Im
PDF9 days ago
PreSto：一种用于训练推荐模型的存储区数据预处理系统
PreSto 是一种以存储为中心的预处理系统，通过利用存储处理（ISP）单元将瓶颈的预处理操作卸载到存储中，与基准的以 CPU 为中心的系统相比，PreSto 结束到结束的预处理时间加快了 9.6 倍，成本效率提高了 4.3 倍，能源效率提
PDF23 days ago
使用单个 GPU 在一天内训练语言模型
本文研究了使用单个消费级 GPU 只需训练一天的用遮蔽语言模型完全从头开始训练的 transformer-based 语言模型的下游性能，同时提供了一个经过修改的预训练流程，并提供证据表明即使在有限的计算环境下，性能也与大型计算环境下观察到
PDF2 years ago
大规模神经网络训练调查
本文系统地讨论了提高深度神经网络训练效率的方法，重点考虑了内存利用率和 GPU 训练，分类总结了相关策略，并且比较了不同类别之间的方法。
PDF2 years ago
TResNet：面向 GPU 的高性能架构
本研究介绍一系列的体系结构修改，旨在提高神经网络的准确性，并保留其 GPU 训练和推理效率，最终引入了一种新的 GPU 专用模型 TResNet，其在 ImageNet 上达到了 80.8 的 Top-1 准确度，并在其他常见图像分类基准测
PDF4 years ago
ACL可并行的堆栈长短期记忆
本文研究了如何利用 Stack Long Short-Term Memory (StackLSTM) 的状态访问模式来优化 GPU 训练，将不同的离散操作同质化。实验结果表明，该方法在批处理大小增加时具有几乎线性的可扩展性，而我们的 PyT
PDF5 years ago
基于卷积神经网络的 Pascal VOC Challenge 2012 数据集图像分类应用
利用 Amazon Web Services 提供的 GPU 实例，通过卷积神经网络模型，在 Pascal VOC 2012 数据集中实现了 85.6％的验证准确性和 85.24％的测试准确性来对图像进行分类。
PDF8 years ago