Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Un nouveau compilateur améliore la communication et la gestion des tâches des puces AI.

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Des chercheurs améliorent les simulations de systèmes semblables au cerveau pour résoudre des problèmes complexes.

FADAS améliore l'apprentissage fédéré en permettant des mises à jour asynchrones des clients tout en préservant la confidentialité des données.

Nouveau cadre qui améliore l'entraînement des modèles de langage multimodaux pour de meilleures performances.

Approches pour gérer les colorations de machines virtuelles dans des environnements de calcul dynamiques.

Une nouvelle approche utilisant des réseaux de neurones graphiques améliore les méthodes de coloration de graphes.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en protégeant la vie privée des données.

Combiner l'apprentissage fédéré et la blockchain pour partager des modèles en toute sécurité.

Un guide pour les devs sur la consommation d'énergie mémoire dans le calcul haute performance.

FlexMod améliore l'apprentissage fédéré en optimisant l'allocation des ressources pour des types de données variés.

La recherche met en avant les schémas de circulation et la congestion près de l'UNCC en utilisant des méthodes itératives.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage fédéré grâce à des sous-modèles adaptés.

Une nouvelle méthode pour améliorer le consensus dans les systèmes distribués en utilisant l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la confidentialité et l'efficacité dans l'apprentissage fédéré.

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HiCCL améliore l'efficacité de la communication entre les GPU dans les systèmes de calcul haute performance.

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De nouvelles méthodes aident les satellites à partager des données et à améliorer leurs capacités de traitement.

Une méthode pour simuler l'écoulement des fluides dans des environnements complexes.

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Un aperçu de la gestion efficace des grands modèles linguistiques à grande échelle.

Explorer de nouvelles méthodes pour garantir la confiance dans la communication réseau.

Un nouveau cadre améliore la précision des modèles en s'attaquant au déséquilibre des données tout en garantissant la confidentialité.

Des chercheurs lancent un logiciel pour améliorer l'analyse des données climatiques en temps réel pendant les éruptions volcaniques.

cuVegas améliore l'efficacité de l'intégration numérique en utilisant la technologie GPU pour des tâches complexes.

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Un nouvel algorithme parallèle accélère considérablement le processus de clustering TMFG.

Les machines Ising chaotiques combinent des méthodes de calcul uniques pour résoudre des problèmes complexes.

Cette étude met en évidence les défis de sécurité liés à la persistance des données DRAM dans les systèmes FPGA.

Une étude sur l'amélioration du partage de données dans l'entraînement des modèles de transformateurs.

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Cette étude met en avant les avantages des techniques de prévision avancées pour la gestion de l'énergie à Puno.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité et la précision dans les problèmes de comptage.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de la formation pour les réseaux complexes.

Stratégies pour améliorer l'efficacité dans les réseaux avec des connexions changeantes et des données imparfaites.

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De nouvelles stratégies améliorent l'attribution des couleurs dans les graphes virtuels malgré des contraintes de communication.