Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

La inteligencia de carga de trabajo cierra la brecha entre las plataformas en la nube y las cargas de trabajo, mejorando el rendimiento.

Un nuevo método detecta carreras de datos con mejor precisión y bajo costo.

Nuevos algoritmos aceleran los cálculos de dendrogramas de enlace simple para grandes conjuntos de datos.

Este artículo habla de un nuevo sistema basado en GPU para la generación de formas de onda en tiempo real.

El método FOOL mejora la transferencia de datos satelitales al reducir el tamaño sin perder calidad.

Nuevos métodos mejoran el entrenamiento en sistemas de aprendizaje federado descentralizado.

Un nuevo optimizador mejora la comunicación en el entrenamiento de IA distribuida.

Descubre GRAWA, un método que mejora el entrenamiento distribuido para modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la detección de comunidades en redes dinámicas.

Nuevas técnicas reducen el acceso a la memoria y mejoran el rendimiento en modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada a nuevas formas de medir el rendimiento para servicios de baja latencia.

Este estudio analiza cómo los agentes interactúan y alcanzan consenso usando protocolos de datos desordenados.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de machine learning mientras protege la privacidad de los datos.

Explora los beneficios de la nueva unidad de computación MI300A de AMD para aplicaciones de alto rendimiento.

Un nuevo marco mejora la estabilidad de la federación de niebla y la privacidad de los datos.

Un nuevo marco mejora la evaluación de algoritmos de aprendizaje federado en diversas aplicaciones.

La automatización en los servicios de datos en la nube mejora la eficiencia y la experiencia del usuario.

CityJSONSeq simplifica el manejo de grandes conjuntos de datos de ciudades de manera eficiente.

Explorando cómo SSI puede mejorar la privacidad y seguridad en el Internet de las Cosas.

Delphi mejora el consenso entre dispositivos con mayor eficiencia y fiabilidad.

Nuevos métodos reducen las rondas de comunicación para resolver el problema de los caminos más cortos entre todos los pares en grafos.

Aprende cómo el balanceo de carga y la reutilización de la computación mejoran la eficiencia de la computación en el borde.

Descubre cómo el aprendizaje federado mantiene los datos privados mientras mejora el aprendizaje automático.

Una mirada al slicing de red y la gestión de recursos en las redes móviles modernas.

Aprende sobre la importancia del consenso en los dispositivos conectados de hoy.

Este estudio analiza métodos para la gestión eficiente de recursos de GPU bajo restricciones de energía.

Presentando un sistema de control de dos niveles para una mejor tolerancia a intrusiones.

Explorando tareas de sincronización en un modelo de memoria compartida totalmente anónima.

Este estudio se centra en lograr un consenso mayoritario confiable en poblaciones microbianas.

Mejorando la eficiencia de búsqueda vectorial a través de estructuras de índice innovadoras y soluciones de memoria.

Un nuevo método para mejorar la estimación de la incertidumbre en modelos de IA para dispositivos edge.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje en dispositivos limitados.

Una visión general del coloreo distribuido, enfocándose en técnicas de coloreo defectuoso por listas.

Este estudio presenta un nuevo método de entrenamiento para IA en sistemas cooperativos.

Nuevos métodos mejoran la factorización QR para matrices grandes y mal condicionadas.

Nuevo método mejora la eficiencia en la selección de dispositivos en el aprendizaje federado.

Aprende cómo la tolerancia a fallos bizantinos probabilística mejora el consenso en sistemas distribuidos.

El algoritmo E2 mejora la gestión de solicitudes para modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo marco mejora la generación de datos para un análisis preciso del rendimiento del flujo de trabajo.

Un estudio revela cómo los chips de DRAM estándar pueden hacer cálculos complejos de manera eficiente.