Informática - Rendimiento

Los datos sintéticos ofrecen soluciones económicas mientras garantizan la privacidad y reducen el sesgo.

Nuevas técnicas reducen el acceso a la memoria y mejoran el rendimiento en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de machine learning mientras protege la privacidad de los datos.

Una mirada al slicing de red y la gestión de recursos en las redes móviles modernas.

Un nuevo sistema mejora la eficiencia en el análisis de patrones de datos gráficos.

Nuevos métodos mejoran la factorización QR para matrices grandes y mal condicionadas.

Una mirada a cómo los sistemas de colas pueden mejorar la eficiencia.

Nuevas mejoras en BIT1 mejoran el rendimiento de la simulación de plasma usando técnicas de computación avanzadas.

La memoria CXL aumenta la capacidad y la eficiencia para aplicaciones exigentes.

Un marco flexible mejora la colocación de dispositivos en modelos de IA para un mejor rendimiento.

Una nueva plataforma que mejora el procesamiento de datos usando NICs inteligentes.

Este estudio evalúa los beneficios de las GPU para simulaciones de CFD en términos de velocidad, potencia y costos.

Este artículo examina cómo la organización de datos afecta la velocidad y eficiencia del programa.

Examinando los desafíos de seguridad y soluciones para RIC en redes Open RAN.

Aprovechando el aprendizaje por refuerzo para optimizar la programación de trabajos usando técnicas del índice de Gittins.

GROMACS integra SYCL para mejorar el rendimiento en GPUs AMD en simulaciones de dinámica molecular.

Una estrategia para mejorar la asignación de servidores para una mejor ejecución de trabajos y reducir retrasos.

Usando IA para automatizar la vectorización, mejorando la eficiencia y la corrección del código.

Optimizar el razonamiento de múltiples saltos mejora la velocidad y la precisión para el análisis de datos complejos.

Esta investigación examina cómo las tasas de llegada y servicio variables afectan las colas.

Abordando el problema del arranque en frío con nuevas técnicas de perfilado para un mejor rendimiento de la app.

Una mirada a la asignación eficiente de recursos en redes cuánticas y el papel de EGS.

Técnicas para acelerar la creación de checkpoints en modelos de aprendizaje profundo.

Mejorando los tiempos de respuesta de los modelos de lenguaje grandes con un nuevo enfoque adaptativo.

CEBench ayuda a las empresas y a los investigadores a evaluar LLMs mientras manejan costos y rendimiento.

Una mirada a cómo el autotuning mejora los SVM de kernel mixto para el análisis de datos.

LLload facilita el seguimiento del rendimiento laboral en sistemas HPC.

MIREncoder mejora la optimización del código usando representación multimodal y aprendizaje automático.

SPOGA acelera redes neuronales profundas con mejor velocidad y eficiencia energética.

ConvBench ofrece una nueva forma de evaluar el rendimiento de los algoritmos de convolución de manera efectiva.

Aprende métodos efectivos para estimar la huella energética del software.

Un nuevo enfoque para reducir la latencia de cola en aplicaciones usando un pool de hilos dinámico.

Este documento analiza la importancia de la autoajuste para las GPUs de AMD en computación de alto rendimiento.

Un nuevo marco estima cómo rinden los modelos de deep learning en varias GPUs.

Simopt mejora el diseño de FPGA aprovechando datos de simulación para un mejor rendimiento.

RASM mejora la eficiencia y la fiabilidad de la comunicación inalámbrica a través de técnicas innovadoras.

Un nuevo método estima el uso de energía y el calor en los aceleradores de CNN para un mejor rendimiento.

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

Un simulador potente diseñado para mejorar el entrenamiento de coches autónomos a través de la generación rápida de escenarios.

Un análisis de los sistemas de archivos de Linux más populares basado en su rendimiento con grandes cantidades de archivos.