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효율적인 대규모 추천을 위한 토폴로지 인식 모델링 기술


핵심 개념
추천 모델의 효율적인 학습을 위한 Disaggregated Multi-Tower(DMT) 모델링 기술 소개
요약
추천 모델의 발전과 대규모 모델 용량 증가 DMT의 구성 요소 및 성능 향상 방법 SPTT, TM, TP의 역할과 기능 DMT의 성능 평가 및 결과
통계
DMT는 최대 1.9배의 속도 향상을 달성할 수 있음 최근 데이터 센터 개발에서 연산 능력이 60배 향상되었으나 대역폭은 4배만 증가 DMT는 상태-of-the-art 기준과 정확도 손실 없이 속도 향상 가능
인용구
"DMT는 모델 복잡성과 통신 양을 줄이기 위해 타워 모듈을 도입합니다." "SPTT는 데이터 센터 토폴로지를 활용하여 통신을 빠르게 처리할 수 있습니다."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Liang Luo,Bu... 에서 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00877.pdf
Disaggregated Multi-Tower

더 깊은 문의

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