Evaluando la eficiencia de expansión de trazos en GPUs y CPUs
Un estudio comparativo de la eficiencia de expansión de trazos en GPUs y CPUs para mejorar el rendimiento en gráficos computacionales.
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Distilación de Red Neural BitNet (BitDistill): Un canal ligero que entrega hasta un ahorro del 10 en la memoria y alrededor de un 2.65x en mejora de velocidad CPU
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Una pequeña modelo de lenguaje puede predecir latencia de núcleo, memoria y precisión del modelo desde el código? Una nueva modelo de regresión de lenguaje (RLM) dice que sí
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Resultados explicados para GPUs, CPUs y aceleradores de IA en MLPerf Inference v5.1 (2025)
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