Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Explorando cómo la computación en el borde mejora los sitios web estáticos y su hospedaje.

Estudia las reseñas del rendimiento del software FLASH en el sistema de computadora A64FX para simulaciones astrofísicas.

Examinando los efectos climáticos de los sistemas de computación y sus implicaciones para la sostenibilidad.

Investigación sobre cómo mejorar la eficiencia energética en simulaciones de circuitos cuánticos usando ARCHER2.

Presentamos OrcoDCS para un procesamiento de datos eficiente en entornos IoT.

Este artículo habla sobre métodos para mantener el orden de los mensajes en Kafka.

Métodos para la certificación local de gráficos de intersección geométrica usando certificados compactos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del aprendizaje federado mientras aseguran la privacidad de los datos.

La investigación se centra en mejorar la seguridad de los mensajes durante condiciones de red impredecibles.

Este artículo compara Llama-2 y GPT-3 en la generación de código HPC.

Una visión general de los modelos de programación de GPU para una computación eficiente.

Nuevos métodos mejoran el entrenamiento de modelos mientras protegen la privacidad de los datos de los usuarios.

Un nuevo enfoque de gestión de memoria mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

Método innovador para analizar datos médicos mientras se garantiza la protección de la privacidad.

Este artículo habla de técnicas de DRL para mejorar la programación en entornos de IoT.

MPI Advance mejora el paso de mensajes para una mejor eficiencia en la computación.

Aprende cómo los tipos de sesión aseguran una comunicación segura en sistemas de software.

FedDIP optimiza la comunicación en el aprendizaje federado a través de la poda dinámica y la regularización.

MPCGPU acelera el control en robótica usando GPUs para mayor precisión.

Un nuevo enfoque para mejorar el autoscaling de funciones serverless usando aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo enfoque utiliza Aprendizaje por Refuerzo para enfrentar los desafíos de arranque en frío en la computación sin servidor.

Explorando métodos para distribuir bienes de manera justa según las preferencias individuales.

Un estudio sobre la paralelización de redes neuronales usando el lenguaje de programación Go.

Explorando el papel de las GNN en el procesamiento de datos de nubes de puntos.

Un nuevo algoritmo mejora la velocidad y eficiencia en el procesamiento de tensores dispersos.

Descubre cómo los algoritmos paralelos aceleran los cálculos de LCS para grandes conjuntos de datos.

Un nuevo método acelera significativamente el conteo de triángulos en gráficos.

Un nuevo enfoque para manejar datos RDF de manera eficiente en dispositivos edge.

Explorando maneras de mejorar el intercambio de datos sin comprometer la privacidad del usuario.

Explorando las capacidades de Julia en el modelo de difusión-reacción de Gray-Scott para HPC.

Un nuevo sistema de caché mejora el uso de recursos y se adapta a cargas de trabajo cambiantes.

Un nuevo método mejora la visualización de datos con un uso de memoria mínimo.

Nuevas herramientas están mejorando el análisis de grandes grafos de propiedades.

Una mirada a las características, desafíos y potencial del continuo de computación para los usuarios.

FedGKD mejora el aprendizaje federado para Redes Neuronales de Grafos al optimizar la extracción de características de tareas.

Explorando técnicas de aprendizaje federado para mejorar la eficiencia de la comunicación mientras se preserva la privacidad del usuario.

Mejorando las estrategias de programación de tareas para aplicaciones móviles usando aprendizaje profundo por refuerzo.

Un método para crear registros auditables confiables en sistemas distribuidos.

DFedADMM y DFedADMM-SAM mejoran el entrenamiento del modelo mientras aseguran la privacidad de los datos.

Usar GPUs para acelerar simulaciones de reservorios puede mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de cálculo.