DeepCQ: General-Purpose Deep-Surrogate Framework for Lossy Compression Quality Prediction
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mumenin, Khondoker Mirazul, Underwood, Robert, Dai, Dong, Wang, Jinzhen, Di, Sheng, Lukić, Zarija, Cappello, Franck |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
FFCz: Fast Fourier Correction for Spectrum-Preserving Lossy Compression of Scientific Data
von: Ren, Congrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ren, Congrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
To Compress or Not To Compress: Energy Trade-Offs and Benefits of Lossy Compressed I/O
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedSZ: Leveraging Error-Bounded Lossy Compression for Federated Learning Communications
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DataStates-LLM: Scalable Checkpointing for Transformer Models Using Composable State Providers
von: Maurya, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maurya, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Preserving Clusters in Error-Bounded Lossy Compression of Particle Data
von: Ren, Congrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ren, Congrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
pMSz: A Distributed Parallel Algorithm for Correcting Extrema and Morse Smale Segmentations in Lossy Compression
von: Li, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
IPComp: Interpolation Based Progressive Lossy Compression for Scientific Applications
von: Yang, Zhuoxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Zhuoxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Scientific Error-Bounded Lossy Compression through Optimized Synergistic Lossy-Lossless Orchestration
von: Wu, Shixun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Shixun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
cuSZ-$i$: High-Ratio Scientific Lossy Compression on GPUs with Optimized Multi-Level Interpolation
von: Liu, Jinyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Jinyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
HoSZp: An Efficient Homomorphic Error-bounded Lossy Compressor for Scientific Data
von: Agarwal, Tripti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Agarwal, Tripti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FalconFS: Distributed File System for Large-Scale Deep Learning Pipeline
von: Xu, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
QoSFlow: Ensuring Service Quality of Distributed Workflows Using Interpretable Sensitivity Models
von: Rashid, Md Hasanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rashid, Md Hasanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Optimized Error-controlled MPI Collective Framework Integrated with Lossy Compression
von: Huang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CARAT: Client-Side Adaptive RPC and Cache Co-Tuning for Parallel File Systems
von: Rashid, Md Hasanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rashid, Md Hasanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Can Tensor Cores Benefit Memory-Bound Kernels? (No!)
von: Zhang, Lingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Lingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DIAL: Decentralized I/O AutoTuning via Learned Client-side Local Metrics for Parallel File System
von: Rashid, Md Hasanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rashid, Md Hasanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ZCCL: Significantly Improving Collective Communication With Error-Bounded Lossy Compression
von: Huang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Optimizer States: Towards Scalable Training of Transformer Models Using Interleaved Offloading
von: Maurya, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maurya, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Survey on Error-Bounded Lossy Compression for Scientific Datasets
von: Di, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Di, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LCP: Enhancing Scientific Data Management with Lossy Compression for Particles
von: Zhang, Longtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Longtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Gaussian beam tracing method with dynamic parallelism on graphics processing units
von: Sheng, Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sheng, Zhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient GPU-Centered Singular Value Decomposition Using the Divide-and-Conquer Method
von: Liu, Shifang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Shifang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fine-Grained Energy Prediction For Parallellized LLM Inference With PIE-P
von: Dutt, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dutt, Anurag, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EfiMon: A Process Analyser for Granular Power Consumption Prediction
von: León-Vega, Luis G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: León-Vega, Luis G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Taming Cold Starts: Proactive Serverless Scheduling with Model Predictive Control
von: Nguyen, Chanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nguyen, Chanh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
QPET: A Versatile and Portable Quantity-of-Interest-Preservation Framework for Error-Bounded Lossy Compression
von: Liu, Jinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Jinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Vectorization of Gradient Boosting of Decision Trees Prediction in the CatBoost Library for RISC-V Processors
von: Kozinov, Evgeny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kozinov, Evgeny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GPZ: GPU-Accelerated Lossy Compressor for Particle Data
von: Li, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Ruoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Orchestrating Parallel Broadcasts for Distributed Ledgers
von: Sheng, Peiyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sheng, Peiyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GPU Cluster Scheduling for Network-Sensitive Deep Learning
von: Sharma, Aakash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sharma, Aakash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TopoSZp: Lightweight Topology-Aware Error-controlled Compression for Scientific Data
von: Agarwal, Tripti, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Agarwal, Tripti, et al.
Veröffentlicht: (2026)
xMem: A CPU-Based Approach for Accurate Estimation of GPU Memory in Deep Learning Training Workloads
von: Shi, Jiabo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Jiabo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DGRO: Diameter-Guided Ring Optimization for Integrated Research Infrastructure Membership
von: Wu, Shixun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Shixun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Inference Placement for Deep Learning across Edge and Cloud Platforms: A Multi-Objective Optimization Perspective and Future Directions
von: Zhang, Zongshun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zongshun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Extracting Practical, Actionable Energy Insights from Supercomputer Telemetry and Logs
von: Cornelius, Melanie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cornelius, Melanie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling Large-scale GNN Training to Thousands of Processors on CPU-based Supercomputers
von: Zhuang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhuang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Profiling and optimization of multi-card GPU machine learning jobs
von: Lawenda, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lawenda, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimal Parallel Scheduling under Concave Speedup Functions
von: Li, Chengzhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Chengzhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WebAssembly and Unikernels: A Comparative Study for Serverless at the Edge
von: Besozzi, Valerio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Besozzi, Valerio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resource Management Schemes for Cloud-Native Platforms with Computing Containers of Docker and Kubernetes
von: Mao, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Mao, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Ähnliche Einträge
-
FFCz: Fast Fourier Correction for Spectrum-Preserving Lossy Compression of Scientific Data
von: Ren, Congrong, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
To Compress or Not To Compress: Energy Trade-Offs and Benefits of Lossy Compressed I/O
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedSZ: Leveraging Error-Bounded Lossy Compression for Federated Learning Communications
von: Wilkins, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
DataStates-LLM: Scalable Checkpointing for Transformer Models Using Composable State Providers
von: Maurya, Avinash, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Preserving Clusters in Error-Bounded Lossy Compression of Particle Data
von: Ren, Congrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)