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领域特定代码语言模型：揭示高性能计算代码和任务的潜力
通过开发针对特定领域的较小语言模型，我们质疑现有的语言模型选择，构建了一个针对高性能计算（HPC）领域的 MonoCoder 模型，它在非 HPC 和 HPC 任务中实现了类似甚至更好的性能，并在高性能和并行代码生成中取得出色结果。
PDF7 months ago
范围就是一切：将 LLMs 转化为 HPC 代码
通过使用领域特定的语言模型和专门设计的代码预处理工具 (Tokompiler)，本研究提出了一种提高高性能计算 (HPC) 和编译相关任务中代码完成准确性和语义理解的方法，为领域特定的语言模型开辟了发展新途径。
PDFa year ago
使用机器学习技术估计高性能计算应用程序的数据分区块大小
使用监督学习技术对 HPC 应用程序中数据块大小进行估算的方法在 dislib 上进行实现并进行评估，实验结果表明该方法能够有效地确定给定数据集的拆分方法，从而在高性能环境中实现数据并行应用程序的高效执行。
PDF2 years ago
理解 HPC 规模人工智能的能源消耗
本文介绍了一种名为 Benchmark-Tracker 的基准测试工具，该工具能够通过软件收集能源信息，从而评估人工智能和深度学习算法的速度和能耗，并在实验中展示了其潜力。
PDF2 years ago
FFTc: 用于开发 HPC 快速傅里叶变换库的 MLIR 方言
本文介绍了基于 MLIR 的 FFTc 语言，旨在为 DFT HPC 计算提供更好的性能和计算效率。
PDF2 years ago