Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Apprends comment les cycloïdes peuvent rester efficaces même quand il y a des pannes dans le process.

Découvrez comment l'apprentissage automatique booste la compression des données en science.

Une nouvelle méthode pour analyser des graphes incertains et leurs mesures de centralité.

C-sync améliore l'efficacité de la synchronisation temporelle et la résilience aux pannes dans les réseaux IoT.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer l'estimation du bruit en informatique quantique.

TensorSocket améliore l'efficacité de l'entraînement en deep learning grâce à un chargement de données partagé.

DAOS propose une gestion des données efficace pour les environnements de calcul haute performance.

TAKFL optimise le partage de connaissances dans l'apprentissage fédéré pour des capacités d'appareils variées.

Cette étude améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré en utilisant des serveurs de périphérie pour une meilleure gestion des ressources.

Faro optimise l'allocation des ressources pour les modèles d'IA dans des environnements limités.

Une nouvelle méthode aide les satellites à réduire leur consommation de batterie et à prolonger leur durée de vie.

Une nouvelle méthode protège l'apprentissage décentralisé des attaques par empoisonnement de données.

L'intelligence en bord et l'informatique quantique améliorent les réseaux satellites-terrestres pour plus d'efficacité.

Intel SHMEM améliore la communication entre GPU, permettant des applications performantes et efficaces.

Présentation d'une solution de stockage sur mesure pour les blockchains de consortium comme Hyperledger Fabric.

Des stratégies innovantes améliorent la détection d'événements rares dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

FLeNS améliore l'apprentissage fédéré en équilibrant la vitesse d'apprentissage et l'efficacité de la communication.

Découvrez comment la méthode de Lanczos filtrée améliore les calculs des valeurs propres en utilisant des GPU.

Une nouvelle approche pour planifier efficacement des tâches non préemptives.

Un aperçu de la simplification de l'entraînement de gros modèles avec FSDP et torch.compile.

Optimise l'utilisation du GPU pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles intelligents.

MASA propose une solution pour améliorer la sécurité dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Un aperçu des diverses pratiques agricoles et technologies à Varanasi.

HEXA-MoE améliore l'efficacité de l'IA grâce à la collaboration d'experts et une communication réduite.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des grands modèles de langage en partageant les tâches entre le GPU et le CPU.

Cet article parle des limites et des stratégies pour entraîner de gros modèles d'IA.

xDiT transforme la rapidité de création de visuels de qualité avec une collaboration intelligente.

Des scientifiques améliorent la recherche sur la fusion nucléaire grâce à des cadres de calcul adaptables.

L'apprentissage fédéré offre une nouvelle façon de protéger les données tout en collaborant entre les appareils.

Une nouvelle méthode identifie les appareils problématiques dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la vitesse et la sécurité.

Une nouvelle méthode pour réduire les coûts des services d'IA en utilisant des instances mixtes.

Découvrez comment un nouveau système améliore la confidentialité des données et la vitesse de traitement pour les LLM.

Apprends comment les agents communiquent mieux dans des situations chaotiques.

Nouveau modèle simplifie la création de graphes acycliques dirigés.

Apprends comment l'apprentissage fédéré hiérarchique protège les données tout en permettant la collaboration entre les appareils.

Découvre comment de nouvelles méthodes réduisent l'utilisation de la mémoire dans les algorithmes de détection de communautés.

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Apprends à gérer les travailleurs lents en informatique pour améliorer l'efficacité.

Regrouper les messages améliore l'efficacité en informatique moderne.

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