Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

VTC: DNN Compilation with Virtual Tensors for Data Movement Elimination

VTC: 基于虚拟张量的DNN编译以消除数据移动

Muyan Hu, Ahan Gupta, Jiachen Yuan, Vima Gupta, Taeksang Kim, Xin Xu, Janardhan Kulkarni, Ofer Dekel, Vikram Adve, Charith Mendis

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 VTC通过引入虚拟张量概念，首次实现消除所有不必要的数据移动，提升DNN编译效率，减少内存占用。

Comments Accepted to OSDI'26

FMMC: Harnessing the Power of Foundation Models for Accurate Material Classification

利用基础模型提升材料分类的准确性

Qingran Lin, Fengwei Yang, Chaolun Zhu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Duke University（杜克大学） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

AI总结 本文提出一种利用基础模型克服数据限制并提升分类准确性的新框架，通过生成高质量数据集和融合视觉语言模型先验知识，有效提高材料分类性能。