Ce papier analyse l'importance du auto-tuning pour les GPU AMD dans le calcul haute performance.
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La science de pointe expliquée simplement
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Octopus simplifie les processus scientifiques grâce à une architecture efficace basée sur les événements.
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Un cadre pour évaluer les modèles d'apprentissage fédéré dans des scénarios réels.
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Présentation d'un stockage de clés-valeurs distribué pour améliorer la sécurité des données dans les environnements cloud.
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Stratégies pour un placement efficace des images de conteneurs dans les réseaux cloud-edge.
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La recherche se concentre sur la rendre les LLMs plus efficaces pour une utilisation pratique.
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Découvrez comment passer aux microservices peut améliorer la performance et la flexibilité du logiciel.
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Un nouveau cadre améliore l'entraînement du deep learning en intégrant la gestion du matériel et des tâches.
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FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.
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Méthodes pour optimiser la performance dans l'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage.
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Le calcul burst améliore l'efficacité pour les tâches de traitement cloud soudaines et à grande échelle.
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Un aperçu de l'apprentissage fédéré et de son rôle dans la protection des données utilisateur.
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De nouvelles méthodes réduisent les coûts de communication pour des calculs de data science plus rapides.
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De nouvelles méthodes améliorent les tests de connectivité réseau en utilisant des mesures de distance stochastiques.
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Une nouvelle méthode renforce la sécurité des réseaux intelligents tout en préservant la vie privée des utilisateurs.
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Un aperçu des limites d'erreur et des méthodes de compression fiables dans la recherche scientifique.
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AgileDART simplifie le traitement des données à la périphérie pour des décisions rapides.
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Un nouveau système gère efficacement les ressources dans le service d'inférence en utilisant des stratégies de mise à l'échelle combinées.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la détection des anomalies dans les microservices en utilisant la simulation et le comportement réel des utilisateurs.
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LSM-GNN améliore l'entraînement multi-GPU pour les réseaux de neurones graphiques à grande échelle.
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Simopt améliore la conception FPGA en utilisant des données de simulation pour de meilleures performances.
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Des chercheurs utilisent Fugaku pour accélérer l'analyse des données IRM.
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vTensor optimise la mémoire pour les tâches de calcul haute performance.
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Une nouvelle approche pour améliorer la performance dans l'apprentissage fédéré hiérarchique.
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Un nouvel outil simplifie la création et la gestion des flux de travail scientifiques.
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Cet article examine le lien entre les rayons cosmiques et les erreurs de mémoire dans les ordinateurs.
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Une nouvelle méthode réduit le temps perdu à cause des erreurs de mémoire en informatique.
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AirChain permet aux gens de collecter et de partager des données sur la qualité de l'air.
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Un cadre pour gérer l'énergie tout en maintenant la performance dans les applications sans serveur.
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