Computerwissenschaften - Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um die Rauschschätzung in der Quantencomputing zu verbessern.

TensorSocket verbessert die Effizienz des Deep Learning Trainings durch gemeinsames Laden von Daten.

DAOS bietet effizientes Datenmanagement für Hochleistungsrechenumgebungen.

TAKFL optimiert den Wissensaustausch im föderierten Lernen für unterschiedliche Gerätefähigkeiten.

Diese Studie verbessert die Effizienz des föderierten Lernens durch Edge-Server für ein besseres Ressourcenmanagement.

Faro optimiert die Ressourcenverteilung für ML-Modelle in eingeschränkten Umgebungen.

Ein neuer Ansatz hilft Satelliten, den Batterieverbrauch zu senken und die Lebensdauer zu verlängern.

Eine neue Methode schützt dezentrales Lernen vor Datenvergiftungsangriffen.

Edge-Intelligenz und Quantencomputing verbessern Satelliten- und terrestrische Netzwerke für mehr Effizienz.

Intel SHMEM verbessert die Kommunikation zwischen GPUs und ermöglicht effiziente Hochleistungsanwendungen.

Eine massgeschneiderte Speicherlösung für Konsortial-Blockchains wie Hyperledger Fabric.

Innovative Strategien verbessern die Erkennung seltener Ereignisse in föderierten Lernsystemen.

FLeNS verbessert das föderierte Lernen, indem es Lernspeed und Kommunikations-effizienz ausgleicht.

Lerne, wie das gefilterte Lanczos-Verfahren die Eigenwertberechnungen mit GPUs verbessert.

Ein frischer Ansatz für effiziente Planung von nicht unterbrechbaren Aufgaben.

Ein Blick auf die Vereinfachung des Trainings grosser Modelle mit FSDP und torch.compile.

Optimier die GPU-Nutzung, um die Trainingseffizienz für smarte Modelle zu steigern.

MASA bietet eine Lösung zur Verbesserung der Sicherheit in föderierten Lernsystemen.

Ein Blick auf verschiedene landwirtschaftliche Praktiken und Technologien in Varanasi.

HEXA-MoE verbessert die KI-Effizienz durch Expertenzusammenarbeit und weniger Kommunikation.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz grosser Sprachmodelle, indem Aufgaben zwischen GPU und CPU geteilt werden.

In diesem Artikel geht's um die Einschränkungen und Strategien beim Training grosser KI-Modelle.

xDiT verwandelt die Geschwindigkeit, mit der hochwertige Visuals mit smarter Zusammenarbeit erzeugt werden.

Wissenschaftler verbessern die Forschung zur Kernfusion durch anpassbare Computerframeworks.

Federated Learning bietet ne Möglichkeit, Daten zu schützen, während man über Geräte hinweg zusammenarbeitet.

Eine neue Methode erkennt problematische Geräte im föderierten Lernen, um Geschwindigkeit und Sicherheit zu verbessern.

Ein neuer Ansatz, um Kosten bei KI-Diensten mit gemischten Instanzen zu senken.

Entdecke, wie ein neues System den Datenschutz und die Verarbeitungsgeschwindigkeit für LLMs verbessert.

Lern, wie Agenten besser in chaotischen Situationen kommunizieren.

Neues Modell vereinfacht die Erstellung von gerichteten azyklischen Diagrammen.

Lern, wie hierarchisches föderiertes Lernen Daten schützt und gleichzeitig Zusammenarbeit zwischen Geräten ermöglicht.

Lern, wie neue Methoden den Speicherbedarf bei Community-Detection-Algorithmen reduzieren.

Erfahre, wie FedGPL Organisationen hilft, zusammenzuarbeiten und dabei ihre Datenprivatsphäre zu schützen.

Lern, wie man langsame Arbeiter im Computing managt, um die Effizienz zu steigern.

Das Gruppieren von Nachrichten verbessert die Effizienz in der modernen Computertechnik.

Entdecke, wie AI Metropolis die Interaktionen von Agenten in Simulationen beschleunigt und verbessert.

Ein Framework, das die dynamische Programmierung in der Bioinformatik beschleunigt und die Forschung effizienter macht.

Entdecke, wie Web3 und KI die digitale Landschaft neu gestalten.

FLAME verbessert die Navigation in Innenräumen mit föderierten Kartendiensten und achtet dabei auf die Privatsphäre der Nutzer.

Entdecke, wie ParaGAN das Training von GANs verbessert, um schnellere Ergebnisse zu erzielen.