관찰 가능한 내부 쓰기
승인된 쓰기, 거부된 제안, 경합을 데이터로 기록합니다.
Hytorch 훈련 계측 연구
Hytorch는 내부 잔여 스트림 쓰기를 레코드 단위로 만듭니다. 제안된 업데이트는 명시적 결과, 내구성 있는 수신, 감사 및 재생을 위한 참조 경로를 받습니다.
기존 측정법으로 숨길 수 있는 실패를 포함하여 연구자들에게 훈련을 관찰할 수 있는 또 다른 도구를 제공하세요.
01 / 왜 중요한가요?
승인된 쓰기, 거부된 제안, 경합을 데이터로 기록합니다.
게이트 최적화 프로그램은 내구성 있는 영수증을 단계적으로 처리하고 기록된 작업의 ID를 유지합니다.
고정된 CPU 소프트웨어 계약과 비교하여 감사된 마이크로 배치를 확인하세요.
반전, 결함, 불완전한 비교 및 보류 중인 실험을 눈에 띄게 유지하세요.
02 / 작동 원리
주요 단계는 프로젝트의 경계를 가시화합니다.
컴퓨팅 커널은 잔여 스트림에 대한 유형화된 변경을 제안합니다.
정책은 쓰기를 커밋, 오버플로 또는 중단으로 분류합니다.
Hyphae는 기록을 유지합니다. 내구성 있는 영수증이 옵티마이저를 제어합니다.
고정된 CPU 참조는 감사된 계산을 확인합니다.
03 / 기능
입력된 쓰기, 정책 결과, 수명 주기 확인 및 선언된 우회.
게시된 NVIDIA, AMD 및 Trainium2 작업은 명시적인 수치 계약과 비교하여 확인되었습니다.
The Missing Medium는 방법, 실험적 관찰 및 한계를 제시합니다.
9월 V5/V6 보고서에는 ES/EN PDF, 축소된 표, 출처 및 향후 프로토콜이 포함되어 있습니다.
04 / 증거
사전 인쇄 보고서와 9월 보고서는 서로 다른 질문에 답합니다. 한 쪽은 계측 및 재생이고 다른 쪽은 실제 액세스 및 제어 설계입니다.
모든 기준에 일치하는 컨트롤이 없습니다.
훈련이 실행되지 않음
V5가 no-control-match를 반환했습니다. V6가 실행되지 않습니다. 공개 보고서는 테이블 집계 및 선택을 재현할 수 있지만 원본 원시 기록, 체크포인트 또는 원장은 모두 포함되지 않습니다.