Optimizing Data Distribution and Kernel Performance for Efficient Training of Chemistry Foundation Models: A Case Study with MACE

Fuente: arXiv

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Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Firoz, Jesun, Pellegrini, Franco, Geiger, Mario, Hsu, Darren, Bilbrey, Jenna A., Chou, Han-Yi, Stadler, Maximilian, Hoehnerbach, Markus, Wang, Tingyu, Lin, Dejun, Kucukbenli, Emine, Sprueill, Henry W., Batatia, Ilyes, Xantheas, Sotiris S., Lee, MalSoon, Mundy, Chris, Csanyi, Gabor, Smith, Justin S., Sadayappan, Ponnuswamy, Choudhury, Sutanay
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Distributed, Parallel, and Cluster Computing Artificial Intelligence
Accesso online:	Acceder al recurso
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