Анализ сайта aisystemcodesign.github.io
Основное Готовность: 90%
Домен
aisystemcodesign.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
http://aisystemcodesign.github.io
301 MovedPermanently
https://aisystemcodesign.github.io/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 13.11.2026 23:02:37.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
windows-1251
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Используется устаревшая кодировка windows-1251. Желательно перевести сайт на utf-8!
Кодировка указана явно: windows-1251.
В процессе разбора страница перекодирована в кодировку win-1251.
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,43сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,43сек оптимальна.
Объем документа
28Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 28Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | styles.css | |
| stylesheet | https://fonts.cdnfonts.com/css/facebook-sans |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a713485-7048" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | F99A:2840:20B6E1:2348A1:6A89A7C1 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:44:33 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270037-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787406274.804868,VS0,VE128 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 5cdc42d44b68eaa064d6cc81879c09557dac5438 |
CMS
WordPress
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 22%
Title
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Пропишите тег title!
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | Generator | Microsoft Word 15 (filtered) |
Оптимизация Готовность: 42%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 0 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 10 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 24 достаточно.
Кол-во знаков контента 15154 на странице оптимально.
Кол-во слов 1974 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h2> 5. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 8.
Тошнота
5,29
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
681,71%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| training | 28 | 1,42% |
| recommendation | 28 | 1,42% |
| models | 20 | 1,01% |
| memory | 19 | 0,96% |
| learning | 19 | 0,96% |
| hyperscale | 18 | 0,91% |
| systems | 14 | 0,71% |
| meta's | 14 | 0,71% |
| performance | 12 | 0,61% |
| hardware | 11 | 0,56% |
| datacenters | 11 | 0,56% |
| inference | 11 | 0,56% |
| co-design | 9 | 0,46% |
| [isca'23] | 9 | 0,46% |
| research | 8 | 0,41% |
| [isca'26] | 8 | 0,41% |
| large-scale | 8 | 0,41% |
| scaling | 7 | 0,35% |
| scheduling | 7 | 0,35% |
| generation | 7 | 0,35% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 127 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 12
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 12 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /papers/Llama3-ISCA25.pdf |
Scaling Llama 3 Training with Efficient Parallelism Strategies
|
|
|
| /papers/MTIA300_ISCA2026.pdf |
MTIA-300: Meta's Training Chip with Embedded NIC Chiplets and Communication Offloading Engine
|
|
|
| /papers/MTIA-ISCA25.pdf |
Meta's Second Generation AI Chip: Model-Chip Co-Design and Productionization Experiences
|
|
|
| /papers/DCPerf-ISCA25.pdf |
DCPerf: An Open-Source, Battle-Tested Performance Benchmark Suite for Datacenter Workloads
|
|
|
| /papers/isca26/vistara_camera_ready.pdf |
Vistara: Making CXL Real--Full Path from ASIC Design and OS Support to Hyperscale Deployment
|
|
|
| /papers/MTIA300_ISCA2026.pdf |
MTIA-300: Meta's Training Chip with Embedded NIC Chiplets and Communication Offloading Engine
|
|
|
| /papers/isca26/vistara_camera_ready.pdf |
Vistara: Making CXL Real—Full Path from ASIC Design and OS Support to Hyperscale Deployment
|
|
|
| /papers/MTIA-ISCA25.pdf |
Meta's Second Generation AI Chip: Model-Chip Co-Design and Productionization Experiences
|
|
|
| /papers/DCPerf-ISCA25.pdf |
DCPerf: An Open-Source, Battle-Tested Performance Benchmark Suite for Datacenter Workloads
|
|
|
| /papers/Llama3-ISCA25.pdf |
Scaling Llama 3 Training with Efficient Parallelism Strategies
|
|
|
| /papers/FP4.pdf |
An Empirical Study of Microscaling Formats for Low-Precision LLM Training
|
|
|
| /papers/End-to-End_Cloud_Application_Cloning_With_Ditto.pdf |
End-to-End Cloud Application Cloning With Ditto
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 116
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 116 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 1!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| academicjobsonline.org |
hiring
|
Анализировать url |
| jovans2.github.io |
Jovan Stojkovic
|
Анализировать url |
| seahk.github.io |
Seah Kim
|
Анализировать url |
| tangchq74.github.io |
Пустой анкор
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
CQ Tang
|
Анализировать url |
| meta.ai |
Meta AI
|
Анализировать url |
| usenix.org |
WLB-LLM: Workload-Balanced 4D Parallelism for Large Language Model Training
|
Анализировать url |
| usenix.org |
MAST: Global Scheduling of ML Training across Geo-Distributed Datacenters at Hyperscale
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Software-Hardware Co-design for Fast and Scalable Training of Deep Learning Recommendation Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PyTorch FSDP: Experiences on Scaling Fully Sharded Data Parallel
|
Анализировать url |
| ai.meta.com |
The Llama 3 Herd of Models
|
Анализировать url |
| firoozshahian.com |
MTIA: First Generation Silicon Targeting Meta's Recommendation Systems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Syncopate: Automatic Fine-Grained Compute-Communication Overlap via Chunk-Centric Scheduling
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Mercury: Unlocking Multi-GPU Operator Optimization for LLMs via Remote Memory Scheduling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Wukong: Towards a Scaling Law for Large-Scale Recommendation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FBGEMM: Enabling High-Performance Low-Precision Deep Learning Inference
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Shared Microexponents: A Little Shifting Goes a Long Way
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Microscaling Data Formats for Deep Learning
|
Анализировать url |
| ai.meta.com |
Pruning and Distillation to Enable Llama 3.2 1B and 3B Models Suitable for Mobile Devices
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
PyTorch Distributed Shampoo Winning the MLCommon Training
Algorithms Competition
|
Анализировать url |
| ai.meta.com |
DLRM: An advanced, open source deep learning recommendation model
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Contiguitas: The Pursuit of Physical Memory Contiguity in Datacenters
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TPP: Transparent Page Placement for CXL-Enabled Tiered-Memory
|
Анализировать url |
| research.fb.com |
SoftSKU: Optimizing Server Architectures for Microservice
Diversity @Scale
|
|
| jovans2.github.io |
Hardware Lifecycle-Aware Power Planning in Commercial Hyperscale Datacenters
|
Анализировать url |
| jovans2.github.io |
Power Sloshing in Compound Servers for Large-Scale AI Inference Workloads
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Accelerating
Communication in Deep Learning Recommendation Model Training with Dual-Level
Adaptive Lossy Compression
|
Анализировать url |
| research.fb.com |
Training Deep Learning Recommendation Model with Quantized Collective Communications
|
|
| engineering.fb.com |
DCPerf
|
|
| ai.meta.com |
DLRM
|
Анализировать url |
| pytorch.org |
FBGEMM
|
Анализировать url |
| github.com |
PyTorch distributed Shampoo optimizer
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
won
|
Анализировать url |
| icml.cc |
Adaptive Batch Sizes Using Non-Euclidean Gradient Noise Scales for Stochastic Sign and Spectral Descent
|
Анализировать url |
| icml.cc |
TritonGym: A Benchmark for Agentic LLM Workflows in Triton GPU Code Generation
|
Анализировать url |
| jovans2.github.io |
Hardware Lifecycle-Aware Power Planning in Commercial Hyperscale Datacenters
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Syncopate: Automatic Fine-Grained Compute-Communication Overlap via Chunk-Centric Scheduling
|
Анализировать url |
| jovans2.github.io |
Power Sloshing in Compound Servers for Large-Scale AI Inference Workloads
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Triton-Sanitizer: A Fast and Device-Agnostic Memory Sanitizer for Triton with Rich Diagnostic Context
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
SNIP: An Adaptive Mixed Precision Framework for Subbyte Large Language Model Training
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
ReScue: Reliable and Secure CXL Memory
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
RoMe: Row Granularity Access Memory System for Large Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Optimizing Deployment Configurations for LLM Inference
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Demystifying the Mixture of Experts Serving Tax
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Sparing Strategy to Minimize Reliability Impact on Large Scale Training Jobs
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Agentic Operator Generation for ML ASICs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SoK: Systematizing a Decade of Architectural RowHammer Defenses Through the Lens of Streaming Algorithms
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Demystifying the cost versus benefits of sparse LLM acceleration
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Detecting Tiny Performance Regressions at Hyperscale
|
Анализировать url |
| cacm.acm.org |
TMO: Transparent Memory Offloading in Datacenters
|
Анализировать url |
| usenix.org |
WLB-LLM: Workload-Balanced 4D Parallelism for Large Language Model Training
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Mercury: Unlocking Multi-GPU Operator Optimization for LLMs via Remote Memory Scheduling
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Re-architecting End-host Networking with CXL: Coherence, Memory, and Offloading
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Multi-Dimensional ML-Pipeline Optimization in Cost-Effective Disaggregated Datacenter
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Chameleon: Adaptive Caching and Scheduling for Many-Adapter LLM Inference Environments
|
Анализировать url |
| pasalabs.org |
Machine Learning-Guided Memory Optimization for DLRM Inference on Tiered Memory
|
Анализировать url |
| tangchq74.github.io |
Meta's Hyperscale Infrastructure: Overview and Insights
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Lumos: Efficient Performance Modeling and Estimation for Large-scale LLM Training
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Llama 3 Herd of Models
|
Анализировать url |
| tangchq74.github.io |
Contiguitas: The Pursuit of Physical Memory Contiguity in Datacenters
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
FBDetect: Catching Tiny Performance Regressions at Hyperscale through In-Production Monitoring
|
Анализировать url |
| usenix.org |
ServiceLab: Preventing Tiny Performance Regressions at Hyperscale through Pre-Production Testing
|
Анализировать url |
| usenix.org |
MAST: Global Scheduling of ML Training across Geo-Distributed Datacenters at Hyperscale
|
Анализировать url |
| usenix.org |
Optimizing Resource Allocation in Hyperscale Datacenters: Scalability, Usability, and Experiences
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Accelerating Communication in Deep Learning Recommendation Model Training with Dual-Level Adaptive Lossy Compression
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Expanding Datacenter Capacity with DVFS Boosting: A safe and scalable deployment experience
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Wukong: Towards a Scaling Law for Large-Scale Recommendation
|
Анализировать url |
| proceedings.mlsys.org |
Disaggregated Multi-Tower: Topology-aware Modeling Technique for Efficient Large Scale Recommendation
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Rankitect: Ranking Architecture Search Battling World-class Engineers at Meta Scale
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CoMERA: Computing- and Memory-Efficient Training via Rank-Adaptive Tensor Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Task Me Anything
|
Анализировать url |
| usenix.org |
QuickUpdate: A Real-Time Personalization System for Large-Scale Recommendation Model
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Toward 100TB Recommendation Models With Embedding Offloading
|
Анализировать url |
| ai.meta.com |
Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models
|
Анализировать url |
| engineering.fb.com |
DCPerf: An open source benchmark suite for hyperscale compute applications
|
|
| linkedin.com |
PyTorch Distributed Shampoo Winning the MLCommon Training Algorithms Competition
|
Анализировать url |
| ai.meta.com |
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Contiguitas: The Pursuit of Physical Memory Contiguity in Datacenters
|
Анализировать url |
| tangchq74.github.io |
IOCost: Block IO Control for Containers in Datacenters
|
Анализировать url |
| firoozshahian.com |
MTIA: First Generation Silicon Targeting Meta's Recommendation Systems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Shared Microexponents: A Little Shifting Goes a Long Way
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TPP: Transparent Page Placement for CXL-Enabled Tiered-Memory
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Mystique: Enabling Accurate and Scalable Generation of Production AI Benchmarks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RecD: Deduplication for End-to-End Deep Learning Recommendation Model Training Infrastructure
|
Анализировать url |
| usenix.org |
AdaEmbed: Adaptive Embedding for Large-Scale Recommendation Models
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Characterization of Data Compression in Datacenters
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Ditto: End-to-End Application Cloning for Networked Cloud Services
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PyTorch FSDP: Experiences on Scaling Fully Sharded Data Parallel
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Microscaling Data Formats for Deep Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FlexShard: Flexible Sharding for Industry-Scale Sequence Recommendation Models
|
Анализировать url |
| tangchq74.github.io |
TMO: Transparent Memory Offloading in Datacenters
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RecShard: Statistical Feature-Based Memory Optimization for Industry-Scale Neural Recommendation
|
Анализировать url |
| usenix.org |
Unity: Accelerating DNN Training Through Joint Optimization of Algebraic Transformations and Parallelization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Software-Hardware Co-design for Fast and Scalable Training of Deep Learning Recommendation Models
|
Анализировать url |
| usenix.org |
Check-N-Run: a Checkpointing System for Training Deep Learning Recommendation Models
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Supporting Massive DLRM Inference through Software Defined Memory
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DHEN: A deep and hierarchical ensemble network for large-scale click-through rate prediction
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Understanding Acceleration Opportunities at Hyperscale
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта aisystemcodesign.github.io, слабо оптимизирован на 38%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: