Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

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.

Explorando cómo se puede lograr el consenso a pesar de participantes desconocidos y fallos.

Un nuevo método para procesar pagos de manera eficiente y segura en monedas digitales.

Aladdin optimiza la gestión de recursos para una inferencia de LLM eficiente y un mejor rendimiento.

BitVMX permite la ejecución y verificación de programas en la red de Bitcoin de manera eficiente.

Un método para mejorar la fiabilidad de la blockchain contra fallos en los shards.

Aprende a construir un árbol que maneje consultas agregadas de manera eficiente en entornos concurrentes.

Un nuevo método mejora la seguridad y privacidad en la autenticación continua para dispositivos.

Los avances en IA explicable mejoran la comprensión de modelos de ML complejos.