Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Jalali, Hamed, Kasneci, Gjergji |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2022
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2211.09940 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
CycleSL: Server-Client Cyclical Update Driven Scalable Split Learning
par: Wang, Mengdi, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Mengdi, et autres
Publié: (2025)
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients
par: Wang, Mengdi, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Mengdi, et autres
Publié: (2024)
Optimizing Distributed Deployment of Mixture-of-Experts Model Inference in Serverless Computing
par: Liu, Mengfan, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Mengfan, et autres
Publié: (2025)
Lynx: Enabling Efficient MoE Inference through Dynamic Batch-Aware Expert Selection
par: Gupta, Vima, et autres
Publié: (2024)
par: Gupta, Vima, et autres
Publié: (2024)
MAS-H2: A Hierarchical Multi-Agent System for Holistic Cloud-Native Autoscaling
par: Hamzeh, Hamed, et autres
Publié: (2026)
par: Hamzeh, Hamed, et autres
Publié: (2026)
Optimizing the Optimal Weighted Average: Efficient Distributed Sparse Classification
par: Lu, Fred, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Fred, et autres
Publié: (2024)
QoS-Efficient Serving of Multiple Mixture-of-Expert LLMs Using Partial Runtime Reconfiguration
par: Imani, HamidReza, et autres
Publié: (2025)
par: Imani, HamidReza, et autres
Publié: (2025)
High-Dimensional Distributed Sparse Classification with Scalable Communication-Efficient Global Updates
par: Lu, Fred, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Fred, et autres
Publié: (2024)
MegaScale-Infer: Serving Mixture-of-Experts at Scale with Disaggregated Expert Parallelism
par: Zhu, Ruidong, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Ruidong, et autres
Publié: (2025)
MoETuner: Optimized Mixture of Expert Serving with Balanced Expert Placement and Token Routing
par: Go, Seokjin, et autres
Publié: (2025)
par: Go, Seokjin, et autres
Publié: (2025)
CRAFT: Fine-Grained Cost-Aware Expert Replication For Efficient Mixture-of-Experts Serving
par: Zhao, Adrian, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Adrian, et autres
Publié: (2026)
Scattered Mixture-of-Experts Implementation
par: Tan, Shawn, et autres
Publié: (2024)
par: Tan, Shawn, et autres
Publié: (2024)
LAER-MoE: Load-Adaptive Expert Re-layout for Efficient Mixture-of-Experts Training
par: Liu, Xinyi, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Xinyi, et autres
Publié: (2026)
MoE-SpeQ: Speculative Quantized Decoding with Proactive Expert Prefetching and Offloading for Mixture-of-Experts
par: Wang, Wenfeng, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Wenfeng, et autres
Publié: (2025)
HDEE: Heterogeneous Domain Expert Ensemble
par: Ersoy, Oğuzhan, et autres
Publié: (2025)
par: Ersoy, Oğuzhan, et autres
Publié: (2025)
Optimal Transport Aggregation for Distributed Mixture-of-Experts
par: Chamroukhi, Faïcel, et autres
Publié: (2023)
par: Chamroukhi, Faïcel, et autres
Publié: (2023)
Lazarus: Resilient and Elastic Training of Mixture-of-Experts Models
par: Wu, Yongji, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yongji, et autres
Publié: (2024)
SYMI: Efficient Mixture-of-Experts Training via Model and Optimizer State Decoupling
par: Skiadopoulos, Athinagoras, et autres
Publié: (2025)
par: Skiadopoulos, Athinagoras, et autres
Publié: (2025)
HeterMoE: Efficient Training of Mixture-of-Experts Models on Heterogeneous GPUs
par: Wu, Yongji, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Yongji, et autres
Publié: (2025)
Dependency Aware Incident Linking in Large Cloud Systems
par: Ghosh, Supriyo, et autres
Publié: (2024)
par: Ghosh, Supriyo, et autres
Publié: (2024)
HOBBIT: A Mixed Precision Expert Offloading System for Fast MoE Inference
par: Tang, Peng, et autres
Publié: (2024)
par: Tang, Peng, et autres
Publié: (2024)
MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems
par: Jiang, Yinsicheng, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Yinsicheng, et autres
Publié: (2025)
MoC-System: Efficient Fault Tolerance for Sparse Mixture-of-Experts Model Training
par: Cai, Weilin, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Weilin, et autres
Publié: (2024)
MoE-CAP: Benchmarking Cost, Accuracy and Performance of Sparse Mixture-of-Experts Systems
par: Jiang, Yinsicheng, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Yinsicheng, et autres
Publié: (2024)
FaaSMoE: A Serverless Framework for Multi-Tenant Mixture-of-Experts Serving
par: Wang, Minghe, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Minghe, et autres
Publié: (2026)
Lancet: Accelerating Mixture-of-Experts Training via Whole Graph Computation-Communication Overlapping
par: Jiang, Chenyu, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Chenyu, et autres
Publié: (2024)
Near-Optimal Resilient Aggregation Rules for Distributed Learning Using 1-Center and 1-Mean Clustering with Outliers
par: Yi, Yuhao, et autres
Publié: (2023)
par: Yi, Yuhao, et autres
Publié: (2023)
GPRat: Gaussian Process Regression with Asynchronous Tasks
par: Helmann, Maksim, et autres
Publié: (2025)
par: Helmann, Maksim, et autres
Publié: (2025)
AGMARL-DKS: An Adaptive Graph-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Kubernetes Scheduling
par: Hamzeh, Hamed
Publié: (2026)
par: Hamzeh, Hamed
Publié: (2026)
Graph-Regularized Learning of Gaussian Mixture Models
par: Abdurakhmanova, Shamsiiat, et autres
Publié: (2025)
par: Abdurakhmanova, Shamsiiat, et autres
Publié: (2025)
Sketched Gaussian Mechanism for Private Federated Learning
par: Li, Qiaobo, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Qiaobo, et autres
Publié: (2025)
Drift Detection: Introducing Gaussian Split Detector
par: Fuccellaro, Maxime, et autres
Publié: (2024)
par: Fuccellaro, Maxime, et autres
Publié: (2024)
DualSparse-MoE: Coordinating Tensor/Neuron-Level Sparsity with Expert Partition and Reconstruction
par: Cai, Weilin, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Weilin, et autres
Publié: (2025)
Occult: Optimizing Collaborative Communication across Experts for Accelerated Parallel MoE Training and Inference
par: Luo, Shuqing, et autres
Publié: (2025)
par: Luo, Shuqing, et autres
Publié: (2025)
Fed-GAME: Personalized Federated Learning with Graph Attention Mixture-of-Experts For Time-Series Forecasting
par: Li, Yi, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Yi, et autres
Publié: (2026)
HierMoE: Accelerating MoE Training with Hierarchical Token Deduplication and Expert Swap
par: Lin, Wenxiang, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Wenxiang, et autres
Publié: (2025)
From Score Distributions to Balance: Plug-and-Play Mixture-of-Experts Routing
par: Shahout, Rana, et autres
Publié: (2025)
par: Shahout, Rana, et autres
Publié: (2025)
Shortcut-connected Expert Parallelism for Accelerating Mixture-of-Experts
par: Cai, Weilin, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Weilin, et autres
Publié: (2024)
Mycroft: Tracing Dependencies in Collective Communication Towards Reliable LLM Training
par: Deng, Yangtao, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Yangtao, et autres
Publié: (2025)
Decentralized Kernel Ridge Regression Based on Data-Dependent Random Feature
par: Yang, Ruikai, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Ruikai, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
CycleSL: Server-Client Cyclical Update Driven Scalable Split Learning
par: Wang, Mengdi, et autres
Publié: (2025) -
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients
par: Wang, Mengdi, et autres
Publié: (2024) -
Optimizing Distributed Deployment of Mixture-of-Experts Model Inference in Serverless Computing
par: Liu, Mengfan, et autres
Publié: (2025) -
Lynx: Enabling Efficient MoE Inference through Dynamic Batch-Aware Expert Selection
par: Gupta, Vima, et autres
Publié: (2024) -
MAS-H2: A Hierarchical Multi-Agent System for Holistic Cloud-Native Autoscaling
par: Hamzeh, Hamed, et autres
Publié: (2026)