Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

vTensor optimiza la memoria para tareas de computación de alto rendimiento.

Un enfoque novedoso para mejorar el rendimiento en el aprendizaje federado jerárquico.

Un nuevo conjunto de herramientas simplifica la creación y gestión de flujos de trabajo científicos.

Este artículo examina la relación entre los rayos cósmicos y los errores de memoria en las computadoras.

Un nuevo método reduce el tiempo perdido por errores de memoria en la computación.

AirChain permite a las personas recoger y compartir datos de calidad del aire.

Un nuevo método mejora el análisis seguro de datos mientras protege la privacidad.

Explora métodos para mejorar las operaciones con matrices dispersas en la computación científica.

Aprende cómo la compresión con pérdida y AMR mejoran el manejo de datos en simulaciones.

Un nuevo enfoque para el dinero cuántico usando tecnología en la nube para un uso práctico.

Un nuevo enfoque para mejorar la gestión de servicios en ciudades inteligentes a través de la computación en el borde.

Un marco para gestionar la energía mientras se mantiene el rendimiento en aplicaciones serverless.

Un nuevo modelo de programación busca facilitar la integración de ML en campos científicos.

StraightLine optimiza la gestión de recursos para aplicaciones de aprendizaje automático en entornos diversos.

Investigación sobre algoritmos para el problema de k-centros en entornos de redes distribuidas.

Aprende a optimizar el intercambio de datos entre procesadores mediante horarios de difusión efectivos.

Explorando cómo el blockchain puede mejorar la seguridad de los modelos de lenguaje grandes.

Nuevas técnicas de modelado mejoran los sistemas de propulsión de cohetes a través de un análisis de datos eficiente.

Un nuevo enfoque para calcular los puntajes de PageRank en redes cambiantes.

Este marco mejora el acceso y la eficiencia de los modelos de IA usando sharding híbrido.

Una propuesta para mejorar la eficiencia de Hyperledger Fabric en el manejo de transacciones conflictivas.

Nuevo método mejora la eficiencia y precisión del entrenamiento de Redes Neurales Graph.

Un nuevo marco aborda los inicios en frío en la computación sin servidor a través de pools cálidos compartidos.

Un marco mejora la gestión de energía en modelos de lenguaje grandes sin perder rendimiento.

La monitorización efectiva de recursos mejora el procesamiento de datos en los flujos de trabajo de investigación científica.

Una mirada más cercana al QAOA y su enfoque distribuido en la computación cuántica.

Técnicas para reducir el uso de energía en sistemas de computación potentes sin sacrificar el rendimiento.

Nuevo método mejora la privacidad de los transformadores de visión en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para el checkpointing en MPI mejora la eficiencia y facilita su uso.

Un enfoque novedoso para el aprendizaje federado que mejora la privacidad y la eficiencia.

El marco throttLL'eM reduce el consumo de energía mientras asegura respuestas rápidas.

Tapis mejora la programación de trabajos al predecir los tiempos de espera para obtener resultados más rápidos.

Una mirada al impacto de DRL en la programación de flujos de trabajo en la nube y la computación en el borde.

Aprende cómo el Aprendizaje por Refuerzo Profundo puede reducir los gastos de computación en la nube.

Un nuevo método mejora la protección contra ataques en sistemas de aprendizaje federado.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia de las instantáneas atómicas en sistemas de paso de mensajes.

FedLog mejora el aprendizaje federado con una comunicación eficiente y privacidad de datos.

Un nuevo sistema mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos de lenguaje grandes multimodales.

DaVE ofrece ejemplos para ayudar a visualizar datos complejos de manera efectiva.

Explorando técnicas para mejorar el rendimiento de LLM durante la inferencia.