Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Una guía para acelerar el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes con paralelismo y gestión de memoria.

ClipFL mejora el aprendizaje federado al eliminar dispositivos ruidosos para un mejor rendimiento.

Un método justo para elegir participantes basándose en el rendimiento.

Un nuevo método combina eficiencia y precisión en el Aprendizaje Federado.

Aprende cómo las transacciones de bases de datos aseguran la consistencia y eficiencia de los datos.

Una mirada a cómo los sistemas distribuidos resuelven problemas compartiendo información.

Una API unificada simplifica la comunicación con dispositivos NVMe para los desarrolladores.

Un marco para optimizar los centros de datos para el uso de energía renovable.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del modelo de lenguaje a través de una activación de expertos más inteligente.

Aprende cómo los robots colaboran para determinar sus posiciones en entornos complejos.

Un nuevo enfoque para evaluar los crecimientos pancreáticos mientras se protege la privacidad del paciente.

Explorando Mezclas de Expertos Distribuidos Inalámbricos para un rendimiento eficiente del modelo de lenguaje.

Este artículo habla sobre cómo el orden de los mensajes afecta la equidad en las transacciones de blockchain.

Estrategias eficientes para mejorar la utilización de la GPU en el entrenamiento de modelos de IA.

Explorando cómo el IoT y el tinyML moldean la gestión del tráfico inteligente.

Las máquinas trabajan juntas para optimizar la selección de artículos con memoria limitada.

Manteniendo las conversaciones de IA seguras sobre la marcha con Llama Guard.

La IA asequible en dispositivos pequeños hace que la tecnología inteligente sea accesible para todos.

MemFigLess ayuda a los desarrolladores a optimizar la configuración de memoria de funciones sin esfuerzo.

El mantenimiento predictivo ayuda a la maquinaria minera a evitar fallos y reduce costos.

Explora la paradoja del aumento del consumo de energía en la computación en la nube a pesar de la mayor eficiencia.

Aprende cómo la detección de comunidades moldea redes y mejora varios campos.

Explorando la intersección de Auto-ML y Aprendizaje Federado para mejorar la privacidad de los datos.

Explora cómo el IoT y los LLMs trabajan juntos para transformar la vida cotidiana.

Un nuevo enfoque para mejorar los mecanismos de atención en dispositivos de bajo consumo.

Una mirada a los conjuntos independientes débiles y sus algoritmos en hipergrafías.

Una nueva herramienta mejora el análisis de ADN usando tecnología GPU para obtener resultados más rápidos.

Examinando el impacto del hardware y la comunicación en la eficiencia del deep learning.

TrustMesh asegura una comunicación segura entre dispositivos IoT a través de un enfoque estructurado.

RandNet-Parareal acelera la resolución de ecuaciones dependientes del tiempo de manera eficiente.

Navegando los desafíos de la tecnología de vehículos autónomos para un futuro más seguro.

Descubre cómo el aprendizaje federado mejora el reconocimiento de actividades mientras soluciona problemas de datos.

Este documento evalúa métodos de ANN para un rendimiento eficiente en dispositivos de borde.

FedRAV permite que los vehículos autónomos aprendan de manera colaborativa manteniendo los datos privados.

Descubre cómo Luffy mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.

DiffServe mejora la velocidad y calidad de generación de imágenes al clasificar solicitudes de manera inteligente.

OMP4Py mejora el rendimiento de Python para la computación paralela con directivas fáciles de usar.

Descubre cómo ServerlessLLM enfrenta los problemas de arranque en frío para modelos de lenguaje grandes.

CAMA mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras reduce el consumo de energía y las emisiones.

El sistema Camaleón mejora el rendimiento del modelo de lenguaje al gestionar recursos de manera efectiva.