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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,402 - 2,405 (4page)
이용수
초록· 키워드
All the current large-scale language models based on deep learning require significant computational power, thus, requiring multi-core processors to achieve fast execution. However, sequential code sections limit the linear performance gain by increasing cores. In this paper, we execute the LLaMA large-scale language model in a multi-core CPU environment and analyze its performance using VTune. We aim to investigate the performance scalability with varying the number of cores.
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목차
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 배경
- Ⅲ. 실험 환경
- Ⅳ. 실험 결과
- Ⅴ. 결론
- 참고문헌
참고문헌
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