PartIR: Composing SPMD Partitioning Strategies for Machine Learning

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Alabed, Sami, Belov, Daniel, Chrzaszcz, Bart, Franco, Juliana, Grewe, Dominik, Maclaurin, Dougal, Molloy, James, Natan, Tom, Norman, Tamara, Pan, Xiaoyue, Paszke, Adam, Rink, Norman A., Schaarschmidt, Michael, Sitdikov, Timur, Swietlik, Agnieszka, Vytiniotis, Dimitrios, Wee, Joel
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Distributed, Parallel, and Cluster Computing Programming Languages
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Descripción
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