Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Lern, wie neue Beschneidungsmethoden die Effizienz in tiefen neuronalen Netzwerken verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Neue Algorithmen verbessern die Gemeinschaftserkennung, indem sie die Konnektivität in Netzwerken angehen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Effizienz beim Aufgaben-Management in mobilen Edge-Computing-Umgebungen.

Untersuchung, wie Agenten mit begrenzter Kommunikation zu einer Einigung gelangen.

Seer optimiert die GPU-Leistung für unregelmässige Workloads mit smarten Vorhersagemethoden.

Strategien für eine effektive Aufgabenverteilung zwischen Computern in einem Netzwerk.

Eine neue Methode verbessert den Konsens in verteilten Systemen trotz Lärm und Fehlern.

Untersuchen, wie sich Speichertypen auf die Kommunikation in verteilten Systemen auswirken.

Automatisierte Überwachungslösungen verbessern die Effizienz und Zuverlässigkeit von Cloud-Diensten.

Die Forschung untersucht Verbesserungen bei FPGAs, um die Effizienz der Markt Risikoanalyse zu steigern.

Eine neuartige Methode, um maximale -Plexe effizient in grossen Datensätzen zu finden.

Lern, wie mehrere Computer zusammenarbeiten, um komplexe Probleme effizient zu lösen.

Effiziente Zählmethoden für moderne Anwendungen mit ungefähren Verfahren.

Eine Übersicht über die Annäherung von Dreiecken in Graphen innerhalb verteilter Netzwerke.

Eine Übersicht über starke Linearität und ihre Bedeutung in der nebenläufigen Programmierung.

Bewertung von Zustandsvektor- und Tensor-Netzwerk-Methoden zur Simulation von Quantensystemen.

Neue Methoden verbessern die Privatsphäre und Genauigkeit in sicheren Computerumgebungen.

Forschung zeigt, dass das Begrenzen der Leistung von GPUs den Energieverbrauch und die Temperaturen senken kann.

Ein neues Framework verbessert die Leistung von GNNs durch Verarbeitung-im-Speicher-Systeme.

FedUV verbessert die Modellleistung im föderierten Lernen bei nicht-IID-Daten.

Eine duale Methode zum effizienten Trainieren und Verwenden von Sprachmodellen.

Dezentrale Plattform will echtes Nutzerfeedback sicherstellen.

Dieser Artikel bespricht ein flexibles System zur effizienten Verarbeitung von Daten in DRAM.

Eine Übersicht über die Nutzung von Containern und Herausforderungen in Multi-Cloud-Setups.

Eine neue Modellstruktur verbessert die Effizienz und sorgt für Genauigkeit in Empfehlungssystemen.

Strategien zur besseren Ressourcenzuteilung auf serverlosen Plattformen.

GSL-LPA verbessert die Community-Erkennung in grossen Netzwerken, indem es die Konnektivität aufrechterhält.

Asyn2F verbessert das asynchrone föderierte Lernen für eine bessere Modelltrainierung und Datenschutz.

Eine neue Methode nutzt maschinelles Lernen, um Fehler in MPI-Programmen effektiv zu erkennen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des föderierten Lernens durch Client-Update-Strategien.

Ein neues System verbessert das Serving von LLMs und geht Probleme mit Latenz und Speicher an.

Untersuchung von föderiertem Vergessen und seinen Herausforderungen im Datenschutz von maschinellem Lernen.

Ein neues Framework verbessert die Echtzeitanalyse von dynamischen Grafen mithilfe von persistentem Speicher.

Herausforderungen im föderierten Lernen angehen wegen der verschiedenen Geräte und Daten.

Ein Blick darauf, wie Model-Parallelismus beim Training grosser neuronaler Netzwerke hilft.

Ein neuer Ansatz verbessert die Datenwiederherstellung und geht gleichzeitig auf Datenschutzbedenken im föderierten Lernen ein.

Neue parallele RTL-Simulationsmethoden beschleunigen komplexe Hardware-Designprozesse.

Ein Werkzeug zur Messung der Daten-Shuffling-Performance in Stream-Processing-Frameworks.

Braid verbessert wissenschaftliche Forschung, indem es komplexe Arbeitsabläufe effektiv verwaltet.

Ein neues Framework, um das Lernen im föderierten inkrementellen Lernen zu verbessern und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.