목록AI (24)

Engineering insight

[arXiv-2026] FlashMoE: Reducing SSD I/O Bottlenecks via ML-Based Cache Replacement for Mixture-of-Experts Inference on Edge Devices

FlashMoE: Reducing SSD I/O Bottlenecks via ML-Based Cache Replacement for Mixture-of-Experts Inference on Edge DevicesarXiv:2601.17063v1 (2026) · Sangyeob Kim et al. · HTML: https://arxiv.org/html/2601.17063v1 FlashMoE: Reducing SSD I/O Bottlenecks via ML-Based Cache Replacement for Mixture-of-Experts Inference on Edge DevicesFlashMoE: Reducing SSD I/O Bottlenecks via ML-Based Cache Replacement ..
AI/AI Paper review 2026. 5. 5. 23:39
[NeurIPS-2025] FlashMoE: Fast Distributed MoE in a Single Kernel

FlashMoE: Fast Distributed MoE in a Single KernelNeurIPS 2025(표기: To appear) · Omotayo A. Yamenja, Divyansh Sharma, Ryan Prout, Yiran Chen · arXiv:2506.04667v3 · 링크: https://arxiv.org/abs/2506.04667v3 · 5줄 요약이 논문은 분산 Mixture-of-Experts(MoE) 추론의 핵심 병목이 expert 수학 자체보다 CPU 주도 실행 구조, 동기식 All-to-All, 잦은 커널 런치에 있다는 점을 겨냥합니다.핵심 아이디어는 gate→dispatch→expert FFN→combine→inter-GPU communication 전체를 하나의 pe..
AI/AI Paper review 2026. 5. 4. 00:38
[NeurIPS-2012] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

역사적인 논문입니다.AI 시대를 연 논문이라고 해도 과언이 아닌 논문으로, Geoffrey Hinton 교수님 연구실에서 나온 논문입니다.작년 LasVegas AI4에서 제프리힌튼 교수님을 실제로 뵈었는데, 노벨상 수상을 하신 후라 그런지 뭔가 말에 무게감이 더 있어지신듯 했습니다.AI계에 역사를 긋는 GAN, Transformer같은 여러논문들이 있지만, 그 모든 시작에는 이 AlexNet이 있다고 봐도 무방할정도라고 생각합니다. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksNeurIPS 2012 · Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. HintonNeurIPS abstract: https:/..
AI/AI Paper review 2026. 5. 1. 21:21
[NeurIPS-2017] Attention is all you need

https://limitsinx.tistory.com/293 [NIPS-2017] Attention is all you need논문 전문 : https://arxiv.org/abs/1706.03762 [출처] https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762 ※ The picture and content of this article are from the original paper. This article is more of an intuitive understanding than academic analysis. [논문limitsinx.tistory.com이전에 한번 디테일하게 다룬적이 있지만, 구관이 명관이라 다시한번 재정리해보았습니다.Attention Is All You N..
AI/AI Paper review 2026. 4. 30. 21:13
[ICLR-2017] Mode Regularized Generative Adversarial Networks

[논문 전문] : https://arxiv.org/abs/1612.02136[출처] https://doi.org/10.48550/arXiv.1612.02136 ※ The picture and content of this article are from the original paper.All picture and figures used in this article are sourced from publicily available on the internet. [논문 요약]Mode Regularized Generative Adversarial Networks MR-GAN은 GAN 초창기에 Mode Collapse 문제를 해결하고자 Mode Seeking GAN과 같이 노이즈와 생성결과물에 대한 명시적인 ..
AI/AI Paper review 2025. 7. 3. 16:16
이전 Prev 1 2 3 4 5 Next 다음