Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Apprends comment les nouvelles méthodes d'élagage améliorent l'efficacité des réseaux de neurones profonds sans sacrifier la précision.

De nouveaux algorithmes améliorent la détection de communautés en s'attaquant à la connectivité dans les réseaux.

Un nouvel algorithme améliore l’efficacité du déchargement des tâches dans les environnements de calcul en périphérie mobile.

Étude de comment les agents arrivent à un accord avec une communication limitée.

Seer optimise la perf des GPU pour des charges de travail irrégulières avec des méthodes de prédiction intelligentes.

Stratégies pour une répartition efficace des tâches entre les ordinateurs d'un réseau.

Une nouvelle méthode améliore le consensus dans les systèmes distribués malgré le bruit et les pannes.

Examine comment les types de mémoire impactent la communication dans les systèmes distribués.

Les solutions de surveillance automatisées améliorent l'efficacité et la fiabilité des services cloud.

La recherche examine les améliorations des FPGA pour une meilleure efficacité dans l'analyse du risque de marché.

Une nouvelle méthode pour trouver des max-plexes de manière efficace dans de grands ensembles de données.

Apprends comment plusieurs ordinateurs bossent ensemble pour résoudre des problèmes complexes de manière efficace.

Solutions de comptage efficaces pour des applications modernes en utilisant des méthodes approximatives.

Un aperçu de l'approximation des triangles dans les graphes au sein des réseaux distribués.

Un aperçu de la linéarisation forte et son importance dans la programmation concurrente.

Évaluation des méthodes de vecteurs d'état et de réseaux de tenseurs pour simuler des systèmes quantiques.

De nouvelles méthodes améliorent la vie privée et la précision dans les environnements informatiques sécurisés.

Des recherches montrent comment limiter la puissance des GPU peut réduire la consommation d'énergie et les températures.

Un nouveau cadre améliore la performance des GNN en utilisant des systèmes de traitement en mémoire.

FedUV améliore les performances des modèles en apprentissage fédéré sur des données non-IID.

Une méthode double pour entraîner et utiliser les modèles de langage de manière efficace.

Une plateforme décentralisée vise à garantir des retours d'utilisateurs authentiques.

Cet article parle d'un système flexible pour traiter les données efficacement dans la DRAM.

Un aperçu de l'utilisation des conteneurs et des défis dans les configurations multi-cloud.

Une nouvelle structure de modèle améliore l'efficacité et maintient la précision dans les systèmes de recommandation.

Stratégies pour une meilleure allocation des ressources sur les plateformes serverless.

GSL-LPA améliore la détection de communautés dans les grands réseaux en maintenant la connectivité.

Asyn2F améliore l'apprentissage fédéré asynchrone pour un meilleur entraînement des modèles et la protection des données.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage automatique pour détecter efficacement les erreurs dans les programmes MPI.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré en utilisant des stratégies de mise à jour des clients.

Un nouveau système améliore le service des LLMs, en s'attaquant aux problèmes de latence et de mémoire.

Examiner l'unlearning fédéré et ses défis en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore l'analyse en temps réel des graphes dynamiques en utilisant de la mémoire persistante.

Aborder les défis du learning fédéré à cause des appareils et des données divers.

Un aperçu de la façon dont le parallélisme de modèle aide à entraîner de grands réseaux neuronaux.

Une nouvelle approche améliore la récupération de données tout en s'attaquant aux préoccupations de confidentialité dans l'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes de simulation RTL parallèles accélèrent les processus de conception matériel complexes.

Un outil pour mesurer la performance du mélange de données dans les frameworks de traitement de flux.

Braid améliore la recherche scientifique en gérant efficacement des flux de travail complexes.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage dans l'apprentissage incrémental fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.