Informatique - Informatique distribuée, parallèle et en grappes

Ce cadre améliore l'accès et l'efficacité des modèles d'IA en utilisant le sharding hybride.

Une proposition pour améliorer l'efficacité de Hyperledger Fabric dans la gestion des transactions conflictuelles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'entraînement des réseaux de neurones graphiques.

Un nouveau cadre s'attaque aux démarrages à froid dans le computing sans serveur grâce à des pools chauds partagés.

Un cadre améliore la gestion de l'énergie dans les grands modèles de langage tout en maintenant la performance.

Une bonne surveillance des ressources améliore le traitement des données dans les flux de travail de recherche scientifique.

Un regard de plus près sur le QAOA et son approche distribuée en informatique quantique.

Techniques pour réduire la consommation d'énergie dans les systèmes informatiques puissants sans sacrifier la performance.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des vision transformers en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode de point de contrôle dans l'MPI améliore l'efficacité et facilite son utilisation.

Une nouvelle approche de l'apprentissage fédéré qui améliore la vie privée et l'efficacité.

Le cadre throttLL'eM réduit la consommation d'énergie tout en garantissant des réponses rapides.

Tapis améliore la planification des jobs en prédisant les temps d'attente pour des résultats plus rapides.

Un aperçu de l'impact du DRL sur la planification des flux de travail dans le cloud et l'edge computing.

Apprends comment l'apprentissage par renforcement profond peut réduire les coûts de l'informatique dans le cloud.

Une nouvelle méthode améliore la protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité des instantanés atomiques dans les systèmes de passage de messages.

FedLog améliore l'apprentissage fédéré avec une communication efficace et la protection des données.

Un nouveau système améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage multimodaux de grande taille.

DaVE propose des exemples pour aider à visualiser efficacement des données complexes.

Explorer des techniques pour améliorer les performances des LLM lors de l'inférence.

Un nouveau protocole améliore l'efficacité et le caractère aléatoire dans l'échantillonnage entre pairs pour les réseaux P2P.

Un cadre qui combine blockchain et méta-apprentissage fédéré pour un entraînement de modèle centré sur l'utilisateur.

Un nouveau cadre améliore le traitement des données sur les appareils edge.

De nouveaux algorithmes améliorent l'analyse des arbres de contour dans de grands ensembles de données dans divers domaines scientifiques.

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

Découvrez comment la technologie memristive peut transformer l'efficacité de l'inversion de matrices.

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.