Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

GROMACS integriert SYCL für bessere Performance auf AMD-GPUs bei molekulardynamischen Simulationen.

Eine Methode für kollaboratives maschinelles Lernen, während die Daten privat bleiben.

Erkunde verschiedene Big Data-Speicherlösungen und ihre einzigartigen Funktionen.

SpaFL verbessert die Kommunikation und Berechnung im föderierten Lernen und schützt dabei persönliche Daten.

Eine Strategie, um die Serverzuweisung zu verbessern, damit Jobs besser ausgeführt werden und Verzögerungen verringert werden.

Eine neue Methode geht drahtlose Fehler im föderierten Lernen für IoT-Geräte an.

Eine Analyse der Hardwareanforderungen für das effiziente Ausführen von grossen Sprachmodellen.

Ein neues System verbessert die Bereitstellung von grossen Sprachmodellen über verschiedene GPU-Konfigurationen.

Ein neuer Multi-Server-Ansatz verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit des föderierten Lernens.

Neuer Ansatz verbessert den Datenschutz bei maschinellem Lernen und die Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe.

Eine Studie über Dask und Spark zur Analyse von Neuroimaging-Daten.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit in rechnerischen Arbeitsabläufen für die Wissenschaft.

Ein Blick darauf, wie Rust das Management von verteiltem gemeinsamen Speicher erleichtert.

Neue Methoden verbessern die Effizienz des Schneidens von Quanten-Schaltungen für verteilte Systeme.

ReSaQuS verbessert die Effizienz von Quanten-Suchen durch innovative Ressourcenmanagement-Techniken.

Dieser Artikel behandelt, wie man Kundendaten simulieren kann, um schnelleres föderiertes Lernen zu ermöglichen.

Neue Methoden im Federated Learning verbessern den Datenschutz und die Modellleistung, während sie mit unterschiedlichen Daten umgehen.

Lern, wie optimistische Rollups die Geschwindigkeit und Effizienz von Blockchains verbessern.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz beim Handling von Anfragen für LLMs.

Fantastyc verbessert das föderierte Lernen durch Blockchain für mehr Privatsphäre und Sicherheit.

Erforschen, wie Geräte zusammenarbeiten können für bessere Effizienz und Leistung.

Aegis führt Erweiterungsketten für verbesserte Blockchain-Funktionen und Sicherheit ein.

Neues Framework verbessert Wahrscheinlichkeitsberechnungen in komplexen Datensätzen für verschiedene Bereiche.

Ein neuer Ansatz, um Prioritätswarteschlangen in komplexen Computerumgebungen zu verbessern.

Die Stärken und Schwächen von lokalem SGD in verschiedenen Datenumgebungen erkunden.

Die Optimierung von Multi-Hop-Reasoning verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei komplexen Datenanalysen.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Lösung zeitabhängiger Gleichungen.

Ein neues digitales Signatursystem verbessert die Geschwindigkeit und Sicherheit in Datenzentrum-Anwendungen.

Ein Blick darauf, wie konvergierte Computertechnik HPC und Cloud für wissenschaftliche Fortschritte kombiniert.

Eine neue Architektur verbessert das Ressourcenmanagement in Empfehlungssystemen.

Entdecke, wie private Quantencomputing sensible Daten bei komplexen Berechnungen schützen kann.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz des föderierten Lernens und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Entdecke Strategien für eine effiziente Ressourcenverteilung im Deep Learning.

Eine neuartige Methode verbessert das personalisierte Lernen für grosse Sprachmodelle.

Die Rolle von Mikrodiensten bei der Wissensentdeckung für Patentanmeldungen erkunden.

Eine neue Methode verbessert den Energieverbrauch und die Leistung bei der Ausführung von DNNs.

Das ATLAS Google Projekt untersucht Cloud-Ressourcen für Datenanalysen in der Teilchenphysik.

Eine neue Methode verbessert die Verarbeitung von langen Texten in Sprachmodellen effizient.

Ein neuer Ansatz, um die Verarbeitungsgeschwindigkeiten von homomorpher Verschlüsselung zu verbessern.

Über Methoden sprechen, um das Datenmanagement beim Trainieren grosser KI-Modelle zu verbessern.