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Effect of Abstractions and Prompting Strategies on LLM-Guided High-Performance Optimizations
本論文は、並列HPCアプリケーションにおいて、特定の目標に向けて大規模言語モデルに最適化されたCコードを直接生成させるプロンプティングを行うことが、従来のドメイン固有の抽象化やオートチューニングフレームワークに依存することよりも、優れた性能と妥当性をもたらすことを実証している。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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