LLM高速化: カーネルマッピングとCGLA上でのシステム評価

このArXiv論文は、Computational Graph Layered Architecture (CGLA) 上での効率的なカーネルマッピングを通じて、大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンス最適化を探求しています。包括的なシステム評価は、提案された高速化技術の実用的な利点を評価するために重要です。

• •LLMのパフォーマンス最適化に焦点を当てる。
• •CGLA上でカーネルマッピングを利用する。
• •包括的なシステム評価を重視する。