Informática - Computación distribuida, paralela y en clústeres

Quokka presenta el linaje de escritura anticipada para mejorar la recuperación de fallos en el procesamiento de datos.

GBC ofrece una solución eficiente para contar biclículos en grandes grafos bipartitos.

Aprende términos e ideas esenciales de programación en un lenguaje sencillo.

Un nuevo método mejora la modelación del consumo de energía en los centros de datos.

ExeGPT mejora la eficiencia al ejecutar grandes modelos de lenguaje para tareas de PNL.

Revolucionando el intercambio de datos y la seguridad en las redes de vehículos con nuevos marcos de aprendizaje.

Presentamos DUETS: un método para optimizar la toma de decisiones distribuidas con mínima comunicación.

Earth+ mejora la transmisión de imágenes satelitales al centrarse en los cambios en las imágenes.

Un nuevo sistema mejora la producción y la rentabilidad de los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque mejora la escalabilidad en sistemas BFT asíncronos.

BeRGeR ofrece una entrega de mensajes confiable en redes que enfrentan fallos.

Una mirada a las amenazas que representan los LLMs y estrategias para defenderse.

Explorando métodos para mejorar la privacidad en el aprendizaje descentralizado sin perder rendimiento.

Un nuevo programa mejora los cálculos de flujo de fluidos usando los métodos Regent y LSKUM.

Un método que usa imágenes de Sentinel-2 ayuda a etiquetar automáticamente el hielo marino polar.

Un nuevo marco busca reducir las huellas de carbono en los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque que combina la poda de pesos y de tokens para un procesamiento de imágenes eficiente.

Simplificando el proceso de calibración para simulaciones más precisas en computación distribuida.

Ajuste dinámico de estructuras de datos para un rendimiento eficiente bajo cargas de trabajo variables.

Descubre cómo los algoritmos distribuidos agilizan la asignación de recursos entre agentes.

FedMef mejora el aprendizaje federado para dispositivos de bajos recursos a través de técnicas de poda innovadoras.

Explorando métodos para lograr una finalización de transacciones más rápida en la red de Ethereum.

Un nuevo método que usa transformadas de Fourier para mejorar la estimación de momentos de datos.

Nuevos métodos mejoran el algoritmo de Kaczmarz para resolver sistemas lineales densos.

Un nuevo marco para entrenar modelos sin compartir datos sensibles.

Combinando RADICAL-Pilot y Cylon para una gestión de datos eficiente en el deep learning.

Union simplifica la gestión de cargas de trabajo híbridas en entornos de computación de alto rendimiento.

Este método mejora las decisiones de enrutamiento en redes Dragonfly usando aprendizaje automático.

MRSch mejora la programación de trabajos de computación de alto rendimiento al optimizar el uso de recursos.

Un nuevo enfoque utiliza árboles de decisión para una programación de trabajos más clara en computación de alto rendimiento.

Los métodos de enrutamiento inteligente mejoran el rendimiento en redes de supercomputadoras Dragonfly.

Una mirada a cómo el DRM mejora la asignación de recursos en la computación.

Un nuevo protocolo mejora la eficiencia de entrenamiento de las Redes Neuronales de Grafos usando CPU y GPU.

Explora el cambio de CPUs a GPUs en el modelado del hielo marino.

Examinando contratos inteligentes, su seguridad y el papel de la gestión de la confianza.

Un nuevo método mejora la privacidad en el aprendizaje federado en línea mientras se adapta a datos cambiantes.

Raptor mejora la programación de funciones sin servidor para aplicaciones más rápidas y confiables.

Data Mesh transforma la gestión de datos al fomentar la propiedad y colaboración del equipo.

Aprende sobre métodos para identificar ciclos pares en redes grandes y su importancia.

Estrategias para reducir la latencia de inicio en frío en aplicaciones serverless.