Scopri come la triangolazione adattiva migliora gli ambienti di gioco e le prestazioni.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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Questo articolo esplora nuovi metodi per simulare i flussi fluidi con la tecnologia GPU.
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Una panoramica delle infrastrutture AI nel cloud e on-premise.
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Questo documento analizza l'importanza dell'auto-tuning per le GPU AMD nel computing ad alte prestazioni.
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Un nuovo framework stima come si comportano i modelli di deep learning su diverse GPU.
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Metodi per ottimizzare le prestazioni nell'addestramento e nell'inferenza di modelli linguistici grandi.
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Questo articolo analizza l'efficienza di matvec in ambienti con una o più GPU.
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Un nuovo framework migliora le simulazioni di RL per l'elaborazione di dati scientifici complessi.
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Un nuovo sistema migliora l'efficienza dell'addestramento dei modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni.
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cuVegas migliora l'efficienza dell'integrazione numerica usando la tecnologia GPU per compiti complessi.
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CusADi migliora il controllo robotico sfruttando le capacità della GPU per calcoli più rapidi.
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Uno studio su come migliorare l'efficienza delle GPU tramite tecniche di ottimizzazione mirate.
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Un nuovo framework migliora l'efficienza della formazione per reti complesse.
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Usare Kubernetes e Jupyter Notebooks per migliorare l'efficienza nello sviluppo quantistico.
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Esplorare i metodi di comunicazione nei supercomputer multi-GPU per migliorare le performance.
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Un nuovo approccio al CFR aumenta la velocità per grandi giochi usando le GPU.
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Nuovi metodi GPU accelerano l'analisi del pangenoma, migliorando la ricerca genetica.
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Uno sguardo ai progressi hardware che rendono i LLM più veloci ed efficienti.
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Analizzando il consumo energetico nei supercomputer per migliorare l'efficienza.
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Il software MC/DC migliora le simulazioni di trasporto dei neutroni per maggiore precisione ed efficienza.
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I ricercatori di fisica delle alte energie stanno ottimizzando il software per risorse di calcolo diverse.
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Migliorare le simulazioni dei flussi di fluidi multipli usando la tecnologia moderna delle GPU.
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Uno studio che confronta LLM Mistral e LLaMa su diverse GPU.
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Questo studio analizza come diversi processori si comportano nelle applicazioni di intelligenza artificiale.
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miniLB offre un modo più semplice per valutare le simulazioni LBM su vari sistemi hardware.
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Intel SHMEM migliora la comunicazione tra GPU, permettendo applicazioni ad alte prestazioni in modo efficiente.
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Questo articolo parla delle limitazioni e delle strategie per addestrare grandi modelli di intelligenza artificiale.
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Milabench offre benchmark personalizzati per migliorare le valutazioni delle prestazioni dell'IA.
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SYCL dà la possibilità agli sviluppatori di avere codice senza problemi su diversi ambienti hardware.
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