Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster

Questo studio esamina come i modelli di deep learning cambiano durante la Ricerca dell'Architettura Neurale.

Scopri l'importanza del timing e della latenza nella comunicazione nei servizi cloud.

Proponendo un metodo dinamico per una selezione efficace dei leader nelle reti blockchain.

Un approccio innovativo stima il consumo di energia a livello di applicazione senza metodi invadenti.

Un nuovo metodo migliora il Federated Learning affrontando la lentezza e le differenze tra i dispositivi.

Un nuovo sistema per un addestramento veloce ed efficiente dei grandi modelli linguistici.

Un nuovo modello migliora il trading cross-chain usando il meccanismo lock-swap per maggiore efficienza.

SPIRT offre un approccio affidabile ed efficiente al machine learning distribuito.

Un nuovo sistema integra il computing serverless e le reti peer-to-peer per un addestramento dei modelli più efficiente.

FlexCast migliora l'efficienza nella consegna dei messaggi nei sistemi distribuiti utilizzando il multicast atomico.

Esaminando come la dimensione del registro influisce sulla risolvibilità dei compiti nei sistemi distribuiti.

Impara a gestire i ritardi nel gradiente discesa in modo efficace.

Uno sguardo al pacchetto lattice-symmetries per la fisica quantistica dei sistemi molti-corpo.

Meld semplifica l'elaborazione dei dati per gli esperimenti sui neutrini, aumentando l'efficienza dei ricercatori.

MANA semplifica il checkpointing per le applicazioni MPI, garantendo un'integrazione facile e prestazioni affidabili.

Un nuovo metodo per condividere dati in modo efficiente tra le funzioni cloud.

Capire le sfide e le opportunità nella tecnologia di storage edge.

Uno sguardo all'Apprendimento Profondo Equilibrato Federato e il suo impatto sull'IA.

Canary migliora le prestazioni dell'allreduce adattandosi dinamicamente alla congestione di rete.

Combinare HPC e cloud computing per migliori prestazioni e risparmi sui costi.

Impara a prevedere i guasti dei servizi cloud usando le metriche di performance.

Questo studio esamina come la compressione lossy influisce sulla visualizzazione dei dati di raffinamento della mesh adattiva.

Valutare le prestazioni dei modelli Transformer usando hardware GAUDI specializzato.

Un nuovo strumento ottimizza l'allocazione delle risorse per le applicazioni containerizzate basate sul cloud.

Nuovo motore migliora l'efficienza nella gestione delle nuvole di punti 3D con la Convoluzione Sparsa.

La ricerca sottolinea il ruolo dell'IA nel migliorare le tecniche di mascheramento delle nuvole per i dati satellitari.

Nuovo metodo migliora le prestazioni del machine learning con dati distribuiti in modo irregolare.

JABBA migliora l'analisi dei dati delle serie temporali attraverso simboli coerenti e elaborazione parallela.

Presentiamo DovetailSort: un nuovo modo di ordinare gli interi in modo efficiente e in parallelo.

Un nuovo modo per aumentare l'efficienza del machine learning nelle comunicazioni satellitari.

Scopri come KCES migliora la pianificazione delle risorse negli ambienti cloud-edge.

Questo articolo presenta tecniche per migliorare le prestazioni nei sistemi distribuiti.

Un nuovo sistema consente un'elaborazione rapida di grafi temporali su macchine singole.

Questo articolo parla delle principali tendenze e sfide nel mondo della tecnologia di oggi.

Scopri il consenso Avalanche e i suoi vantaggi nelle reti blockchain.

Un nuovo metodo per aggiornare in modo efficiente i punteggi di PageRank in grafi che cambiano.

Uno sguardo ai progressi e alle sfide nei moderni sistemi di archiviazione.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni nei sistemi cloud nonostante le incertezze.

Nuovo metodo permette agli agenti di imparare insieme mentre gestiscono influenze inaffidabili.

Carnot migliora la scalabilità e la velocità nei sistemi distribuiti di consenso.