Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster

Nuovi algoritmi migliorano le soluzioni per l'insieme indipendente di peso massimo nei grafi sparsi.

Combinare l'apprendimento federato con tecniche di privacy protegge i dati sensibili mentre si addestrano i modelli.

Impara come i sistemi tecnologici comunicano e elaborano le informazioni in modo efficace.

Scopri come i nuovi metodi di potatura migliorano l'efficienza nelle reti neurali profonde senza compromettere la precisione.

Nuovi algoritmi migliorano il rilevamento delle comunità affrontando la connettività nelle reti.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza del trasferimento dei compiti negli ambienti di computing al confine mobile.

Studio di come gli agenti raggiungono un accordo con comunicazione limitata.

Seer ottimizza le prestazioni della GPU per carichi di lavoro irregolari usando metodi di previsione intelligenti.

Strategie per una distribuzione efficace dei compiti tra computer in una rete.

Un nuovo metodo migliora il consenso nei sistemi distribuiti nonostante rumori e guasti.

Esaminare come i tipi di memoria influenzano la comunicazione nei sistemi distribuiti.

Le soluzioni di monitoraggio automatico migliorano l'efficienza e l'affidabilità dei servizi cloud.

La ricerca esamina i miglioramenti degli FPGA per aumentare l'efficienza nell'analisi del rischio di mercato.

Un nuovo metodo per trovare i massimi -plex in modo efficiente in grandi set di dati.

Scopri come più computer lavorano insieme per risolvere problemi complessi in modo efficiente.

Soluzioni di conteggio efficienti per applicazioni moderne usando metodi approssimativi.

Una panoramica sull'approssimazione dei triangoli nei grafi all'interno di reti distribuite.

Un'overview della linearizzabilità forte e il suo significato nella programmazione concorrente.

Valutando metodi di vettori di stato e reti tensoriali per simulare sistemi quantistici.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la precisione negli ambienti di computing sicuri.

La ricerca mostra come limitare la potenza delle GPU può ridurre il consumo energetico e le temperature.

Un nuovo framework migliora le prestazioni delle GNN usando sistemi di Processing-In-Memory.

FedUV migliora le performance del modello nel federated learning su dati non IID.

Un metodo doppio per addestrare e usare i modelli di linguaggio in modo efficiente.

La piattaforma decentralizzata punta a garantire un feedback autentico degli utenti.

Questo articolo parla di un sistema flessibile per elaborare i dati in modo efficiente nella DRAM.

Una panoramica sull'uso dei container e le sfide nei setup multi-cloud.

Una nuova struttura di modello migliora l'efficienza e mantiene la precisione nei sistemi di raccomandazione.

Strategie per una migliore allocazione delle risorse nelle piattaforme serverless.

GSL-LPA migliora la rilevazione delle community in grandi reti mantenendo la connettività.

Asyn2F migliora l'apprendimento federato asincrono per una migliore formazione del modello e privacy dei dati.

Un nuovo metodo usa l'apprendimento automatico per rilevare errori nei programmi MPI in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento federato usando strategie di aggiornamento dei client.

Un nuovo sistema migliora il servizio degli LLM, affrontando problemi di latenza e memoria.

Esaminando l'unlearning federato e le sue sfide nella privacy del machine learning.

Un nuovo framework migliora l'analisi in tempo reale di grafi dinamici usando memoria persistente.

Affrontare le sfide nel federated learning a causa della diversità di dispositivi e dati.

Uno sguardo a come il parallelismo dei modelli aiuta nell'addestramento di grandi reti neurali.

Un nuovo approccio migliora il recupero dei dati affrontando allo stesso tempo le preoccupazioni sulla privacy nell'apprendimento federato.

Nuovi metodi di simulazione RTL parallela stanno accelerando i processi di design hardware complessi.