Informatique - Performances

Exploiter l'apprentissage par renforcement pour optimiser la planification des tâches en utilisant les techniques de l'indice de Gittins.

GROMACS intègre SYCL pour améliorer les performances sur les GPU AMD dans les simulations de dynamique moléculaire.

Une stratégie pour améliorer l'allocation des serveurs pour une meilleure exécution des tâches et réduire les délais.

Utiliser l'IA pour automatiser la vectorisation, améliorer l'efficacité et la justesse du code.

Optimiser le raisonnement multi-saut améliore la vitesse et la précision pour l'analyse de données complexes.

Cette recherche étudie comment les taux d'arrivée et de service variables affectent les files d'attente.

S'attaquer au problème du démarrage à froid avec de nouvelles techniques de profilage pour améliorer les performances des applis.

Un aperçu de l'allocation efficace des ressources dans les réseaux quantiques et le rôle des EGS.

Techniques pour accélérer la création de points de contrôle pour les modèles de deep learning.

Améliorer les temps de réponse pour les grands modèles de langage en utilisant une nouvelle approche adaptative.

CEBench aide les entreprises et les chercheurs à évaluer les LLMs tout en gérant les coûts et la performance.

Un aperçu de la manière dont l'autotuning améliore les SVM à noyau mixte pour l'analyse de données.

LLload facilite le suivi de la performance des jobs sur les systèmes HPC.

MIREncoder améliore l'optimisation du code en utilisant une représentation multi-modale et l'apprentissage automatique.

SPOGA accélère les réseaux de neurones profonds avec une meilleure vitesse et efficacité énergétique.

ConvBench propose une nouvelle façon d'évaluer efficacement la performance des algorithmes de convolution.

Apprends des méthodes efficaces pour estimer l'empreinte énergétique des logiciels.

Une nouvelle approche pour réduire la latence de fin dans les applis en utilisant un pool de threads dynamique.

Ce papier analyse l'importance du auto-tuning pour les GPU AMD dans le calcul haute performance.

Un nouveau cadre évalue comment les modèles de deep learning fonctionnent sur différents GPU.

Simopt améliore la conception FPGA en utilisant des données de simulation pour de meilleures performances.

RASM améliore l'efficacité et la fiabilité des communications sans fil grâce à des techniques innovantes.

Une nouvelle méthode estime l'utilisation d'énergie et la chaleur dans les accélérateurs CNN pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode pour calculer les scores PageRank dans des réseaux en évolution.

Un simulateur puissant conçu pour améliorer l'entraînement des voitures autonomes grâce à la génération rapide de scénarios.

Une analyse des systèmes de fichiers Linux populaires en fonction de leur performance avec un grand nombre de fichiers.

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

Une nouvelle méthode pour analyser la performance des systèmes cloud grâce à des simulations détaillées.

Un nouveau cadre utilise l'IA pour améliorer la précision et l'efficacité des tests de performance Java.

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

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

Améliorer la vitesse de traitement des données dans les simulations Particle-in-Cell à haute performance.

Une étude sur l'amélioration de l'efficacité des GPU grâce à des techniques d'optimisation ciblées.

Explorer les méthodes de communication dans les supercalculateurs multi-GPU pour améliorer la performance.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision des prévisions météo.

TINA rend le traitement du signal plus simple sur le matériel des réseaux de neurones.

Un outil complet pour évaluer les systèmes de calcul haute performance.

Une nouvelle méthode aide à identifier les problèmes de performance dans des systèmes logiciels complexes.

DiOMP combine PGAS et OpenMP pour une programmation efficace des systèmes distribués.

Cet article examine les besoins énergétiques croissants de l'IA et ses implications pour les systèmes électriques.