Buchumschlag

GDEV-AI: A Generalized Evaluation of Deep Learning Inference Scaling and Architectural Saturation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Palaniappan, Kathiravan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Performance Hardware Architecture C.4
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

DEEP-GAP: Deep-learning Evaluation of Execution Parallelism in GPU Architectural Performance
von: Palaniappan, Kathiravan
Veröffentlicht: (2026)

Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference
von: Qi, Xiangbo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enabling full-speed random access to the entire memory on the A100 GPU
von: Walker, Alden
Veröffentlicht: (2024)

D-com: Accelerating Iterative Processing to Enable Low-rank Decomposition of Activations
von: Tahmasebi, Faraz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simulation-Driven Evaluation of Chiplet-Based Architectures Using VisualSim
von: Ali, Wajid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Emerging AI/ML Accelerators: IPU, RDU, and NVIDIA/AMD GPUs
von: Peng, Hongwu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Per-Access Upper Bound for Shared-Resource Interference in Direct-Mapped Multicore Architectures
von: Pedroni, Felipe T.
Veröffentlicht: (2026)

Arm DynamIQ Shared Unit and Real-Time: An Empirical Evaluation
von: Pradhan, Ashutosh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI Load Dynamics--A Power Electronics Perspective
von: Li, Yuzhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single 32-bit Sub-Channel DDR5 DIMMs: Architecture, Performance Bounds, and Standardisation
von: Ke, Chih-Hua
Veröffentlicht: (2026)

FREESS: A Web-Based Educational Simulator for a RISC-V-Inspired Superscalar Processor with Tomasulo-Style Dynamic Scheduling
von: Giorgi, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPEC CPU: The Next Generation
von: Madhav, Mahesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DEER: Deep Runahead for Instruction Prefetching on Modern Mobile Workloads
von: Vahdatniya, Parmida, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Cache Pollution Control for Large Language Model Inference Workloads Using Temporal CNN-Based Prediction and Priority-Aware Replacement
von: Liu, Songze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Analytical Cost Model for Fast Evaluation of Multiple Compute-Engine CNN Accelerators
von: Qararyah, Fareed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cleaning up the Mess: Re-Evaluating the Real-System Modeling Accuracy of Ramulator 2.0
von: Bostanci, F. Nisa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

USEFUSE: Uniform Stride for Enhanced Performance in Fused Layer Architecture of Deep Neural Networks
von: Ibrahim, Muhammad Sohail, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Characterizing VLA Models: Identifying the Action Generation Bottleneck for Edge AI Architectures
von: Vishwanathan, Manoj, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PipeWeave: Synergizing Analytical and Learning Models for Unified GPU Performance Prediction
von: Zhang, Kaixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Design Space Exploration of Approximate Computing Techniques with a Reinforcement Learning Approach
von: Saeedi, Sepide, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Integrated UVM-TLM Co-Simulation Framework for RISC-V Functional Verification and Performance Evaluation
von: Qiu, Ruizhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chameleon: Adaptive Caching and Scheduling for Many-Adapter LLM Inference Environments
von: Iliakopoulou, Nikoleta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Review on Proprietary Accelerators for Large Language Models
von: Park, Sihyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ONNXim: A Fast, Cycle-level Multi-core NPU Simulator
von: Ham, Hyungkyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A$^3$PIM: An Automated, Analytic and Accurate Processing-in-Memory Offloader
von: Jiang, Qingcai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ACALSim: A Scalable Parallel Simulation Framework for High-Performance System Design Space Exploration
von: Lin, Wei-Fen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Quantitative Analysis and Guidelines of Data Streaming Accelerator in Modern Intel Xeon Scalable Processors
von: Kuper, Reese, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SCALE-Sim v3: A modular cycle-accurate systolic accelerator simulator for end-to-end system analysis
von: Raj, Ritik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predictive Multi-Tier Memory Management for KV Cache in Large-Scale GPU Inference
von: Ganjihal, Sanjeev Rao
Veröffentlicht: (2026)

Strassen Multisystolic Array Hardware Architectures
von: Pogue, Trevor E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Analog Photonic Accelerators for Byte-Size, Integer General Matrix Multiply (GEMM) Kernels
von: Alo, Oluwaseun Adewunmi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Instruction Prefetching via Cache and TLB Management
von: Jamet, Alexandre Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ETM2: Empowering Traditional Memory Bandwidth Regulation using ETM
von: Zuepke, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPEC CPU2026: Characterization, Representativeness, and Cross-Suite Comparison
von: Li, Ruihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regular-Dead on Arrival: Characterizing and Protecting Against Dead-Entry TLB Misses in GPU Microarchitectures
von: Anik, Shafayat Mowla, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Range, Not Precision: Block-Floating-Point Half-Precision FFT and SAR Imaging on Apple Silicon
von: Bergach, Mohamed Amine
Veröffentlicht: (2026)

SCALE-Sim TPU: Validating and Extending SCALE-Sim for TPUs
von: Dang, Jingtian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

WaveTune: Wave-aware Bilinear Modeling for Efficient GPU Kernel Auto-tuning
von: Zhang, Kaixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Heterogeneous Memory Benchmarking Toolkit
von: Ghaemi, Golsana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards CPU Performance Prediction: New Challenge Benchmark Dataset and Novel Approach
von: Liu, Xiaoman
Veröffentlicht: (2024)