Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster

Questo articolo esplora i vantaggi e le sfide dell'apprendimento federato decentralizzato.

Uno sguardo al BNRA e al problema della copertura per il coordinamento degli agenti.

Uno sguardo a garantire l'affidabilità nelle strutture dati verificabili.

Migliorare l'efficienza della comunicazione nelle applicazioni di calcolo parallelo complesse.

DVFO migliora l'efficienza energetica e la velocità di elaborazione per i dispositivi edge nell'IoT.

FedMSA migliora l'apprendimento federato ottimizzando la comunicazione e l'efficienza nel training decentralizzato.

Il framework GPT-FL migliora il federated learning usando dati sintetici.

Uno sguardo a Narwhal e Bullshark per un consenso più veloce e affidabile.

Un nuovo approccio prevede le prestazioni della compressione lossy per set di dati scientifici, migliorando la gestione dei dati.

I sistemi di memoria disaggregati ottimizzano l'uso delle risorse negli ambienti di calcolo ad alte prestazioni.

Esplorando come gli agenti possono migliorare il processo decisionale collaborando.

Esplorare nuovi metodi per migliorare l'efficienza dell'apprendimento decentralizzato garantendo la privacy dei dati.

Una piattaforma potente pensata per un'elaborazione dei dati facile e veloce.

JOSS ottimizza l'uso dell'energia nelle applicazioni basate su compiti considerando insieme CPU e memoria.

Questo documento presenta una soluzione robusta per una comunicazione affidabile nei sistemi distribuiti.

Metodi di partizionamento innovativi migliorano l'efficienza dei solver SMT per problemi complessi.

Un nuovo approccio riduce il consumo energetico nella condivisione di immagini attraverso la generazione locale.

FedSMOO migliora l'apprendimento federato affrontando la diversità dei dati e i problemi di comunicazione.

Nuovi algoritmi migliorano l'analisi di set di dati complessi e ad alta dimensione.

Ricerca su algoritmi per trovare i percorsi più brevi in modelli di grafi distribuiti.

Uno studio di caso su test funzionali e di carico per sistemi a microservizi.

Analisi delle interazioni tra agenti e dei tempi di incontro nei cammini casuali non atomici.

Un modello per avere previsioni migliori sulle operazioni I/O negli ambienti Linux.

Gli Oggetti Digitali FAIR puntano a migliorare la gestione e la condivisione dei dati di ricerca.

Uno sguardo alla coerenza causale nei sistemi di dati distribuiti usando la codifica di cancellazione.

Una guida per migliorare le prestazioni della GPU tramite permutazioni di array efficienti.

Presentando un metodo affidabile per gestire alberi dinamici senza casualità.

Scopri come il RAID migliora l'affidabilità e le prestazioni dei sistemi di archiviazione.

DistSim analizza strategie di allenamento ibride, migliorando l'efficienza e riducendo i costi.

Nuovi algoritmi migliorano le prestazioni del modello nell'apprendimento federato grazie a un'efficace clustering dei clienti.

Un nuovo modo per aumentare la visibilità tra i robot mobili autonomi.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento federato personalizzato mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo punto di riferimento per combinare i tipi di dati dando priorità alla privacy degli utenti.

MementoHash offre una distribuzione dei dati efficiente tra i nodi negli ambienti cloud.

Fedstellar permette un training sicuro ed efficiente di modelli di machine learning tra dispositivi.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento da dati limitati in ambienti federati.

ZeRO++ migliora l'efficienza della comunicazione nell'addestramento di grandi modelli di deep learning.

Scopri come Hydroflow e gli e-graph migliorano l'efficienza nel processamento dei dati.

Nuovi metodi per la moltiplicazione delle matrici migliorano la velocità e l'efficienza energetica.

Nuove tecniche migliorano la velocità e l'efficienza dei calcoli crittografati usando le GPU.