Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Un nuevo método mejora el Aprendizaje Federado al abordar la obsolescencia y las diferencias entre dispositivos.

Un nuevo sistema para entrenar de forma rápida y eficiente modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo modelo mejora el comercio entre cadenas usando el mecanismo de bloqueo-intercambio para mayor eficiencia.

SPIRT ofrece un enfoque confiable y eficiente para el aprendizaje automático distribuido.

Un nuevo sistema integra computación sin servidor y redes de igual a igual para un entrenamiento de modelos eficiente.

FlexCast mejora la eficiencia de entrega de mensajes en sistemas distribuidos usando multicast atómico.

Examinando cómo el tamaño del registro afecta la solvencia de tareas en sistemas distribuidos.

Aprende a manejar los retrasos en el descenso de gradiente de manera efectiva.

Una mirada al paquete de simetrías de red para la física cuántica de muchos cuerpos.

Meld simplifica el procesamiento de datos para experimentos de neutrinos, mejorando la eficiencia de los investigadores.

MANA simplifica el checkpointing para aplicaciones MPI, asegurando una fácil integración y un rendimiento confiable.

Un nuevo método para compartir datos de manera eficiente entre funciones de la nube.

Entendiendo los desafíos y oportunidades en la tecnología de almacenamiento en el borde.

Una mirada a Aprendizaje Profundo de Equilibrio Federado y su impacto en la IA.

Canary mejora el rendimiento de allreduce adaptándose a la congestión de la red de manera dinámica.

Combinando HPC y computación en la nube para mejor rendimiento y ahorro de costos.

Aprende a predecir caídas de servicios en la nube usando métricas de rendimiento.

Este estudio examina cómo la compresión con pérdida afecta la visualización de datos de refinamiento de malla adaptativa.

Evaluando el rendimiento de modelos Transformer usando hardware especializado GAUDI.

Una nueva herramienta optimiza la asignación de recursos para aplicaciones de contenedores en la nube.

Nuevo motor mejora la eficiencia en el procesamiento de nubes de puntos 3D con Convolución Escasa.

La investigación destaca el papel de la IA en mejorar las técnicas de enmascaramiento de nubes para datos de satélite.

Nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje automático con datos distribuidos de manera desigual.

JABBA mejora el análisis de datos de series temporales a través de símbolos consistentes y procesamiento paralelo.

Presentamos DovetailSort: una nueva forma de ordenar enteros de manera eficiente en paralelo.

Un nuevo enfoque para aumentar la eficiencia del machine learning en la comunicación satelital.

Descubre cómo KCES mejora la programación de recursos en entornos de nube y edge.

Este artículo presenta técnicas para mejorar el rendimiento en sistemas distribuidos.

Un nuevo sistema permite el procesamiento rápido de grafos temporales en máquinas individuales.

Este artículo habla sobre las tendencias y desafíos clave en el mundo de la computación de hoy.

Aprende sobre el consenso Avalanche y sus beneficios en redes blockchain.

Un nuevo método para actualizar de manera eficiente las puntuaciones de PageRank en gráficos cambiantes.

Una mirada a los avances y desafíos en los sistemas de almacenamiento modernos.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones en sistemas en la nube en medio de incertidumbres.

Un nuevo método permite que los agentes aprendan juntos mientras manejan influencias poco confiables.

Carnot mejora la escalabilidad y velocidad en el consenso de sistemas distribuidos.

Un nuevo enfoque para mejorar el Aprendizaje Federado en medio de la participación desigual de los usuarios.

Un nuevo método para mejorar la comunicación en FedRec mientras se protege la data del usuario.

Un nuevo método mejora el procesamiento de redes de tensores dispersos, aumentando el rendimiento.

Aprende cómo los dispositivos llegan a un consenso sobre valores promedios a través de interacciones locales.