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Effect of Abstractions and Prompting Strategies on LLM-Guided High-Performance Optimizations
이 논문은 병렬 HPC 애플리케이션의 경우, 특정 목표를 가지고 대규모 언어 모델이 최적화된 C 코드를 생성하도록 직접 프롬프트를 제공하는 것이 전통적인 도메인 특화 추상화 및 오토튜닝 프레임워크에 의존하는 것보다 더 나은 성능과 유효성을 얻을 수 있음을 입증한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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