[논문리뷰] SQS: Bayesian DNN Compression through Sparse Quantized Sub-distributions본 연구는 대규모 신경망의 추론 비용을 줄이기 위한 기존 pruning과 quantization 기법들이 서로 독립적으로 수행될 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#DNN Compression#Bayesian Variational Learning#Weight Pruning#Low-bit Quantization#Spike-and-Slab Prior#Gaussian Mixture Models#Outlier-aware Windowing2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Flash-GMM: A Memory-Efficient Kernel for Scalable Soft Clustering본 논문은 대규모 데이터셋에 대한 GMM 훈련 시 발생하는 메모리 부족(OOM) 문제와 과도한 HBM 대역폭 요구 사항을 해결합니다.#Review#Gaussian Mixture Models#GMM#Triton#IVF#Approximate Nearest Neighbor#Memory-Efficient#Soft Clustering2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중