Informatica - Informatica distribuita, parallela e in cluster

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.

Uno strumento per misurare le prestazioni di shuffling dei dati nei framework di elaborazione dei flussi.

Braid migliora la ricerca scientifica gestendo i flussi di lavoro complessi in modo efficace.

Un nuovo framework per migliorare l'apprendimento nel Federated Incremental Learning garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle DNN su dispositivi a risorse limitate.

Un nuovo framework per valutare e confrontare i metodi di pianificazione dei compiti in modo efficace.

Nuova libreria basata su JAX semplifica l'apprendimento federato per un migliore addestramento del modello.

Uno sguardo a come la blockchain migliora la sicurezza e la privacy dei dati nel settore sanitario.

Quokka introduce la scrittura anticipata della lineage per un miglior recupero dai guasti nel processamento dei dati.

GBC offre una soluzione efficiente per contare i biclique in grandi grafi bipartiti.

Impara termini e idee fondamentali di programmazione in modo semplice.

Un nuovo metodo migliora la modellazione del consumo energetico nei data center.

ExeGPT migliora l'efficienza nell'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni per compiti di NLP.

Rivoluzionare la condivisione e la sicurezza dei dati nelle reti veicolari con nuovi framework di apprendimento.

Introducing DUETS: un metodo per ottimizzare il processo decisionale distribuito con comunicazione minima.

Earth+ migliora la trasmissione delle immagini satellitari concentrandosi sui cambiamenti nelle immagini.

Un nuovo sistema migliora l'output e la convenienza dei costi dei grandi modelli linguistici.

Un nuovo approccio migliora la scalabilità nei sistemi BFT asincroni.

BeRGeR offre una consegna di messaggi affidabile in reti che affrontano guasti.

Uno sguardo alle minacce rappresentate dagli LLM e strategie per la difesa.

Esplorando metodi per migliorare la privacy nell'apprendimento decentralizzato mantenendo le prestazioni.

Un nuovo programma migliora i calcoli del flusso dei fluidi usando i metodi Regent e LSKUM.

Un metodo che usa le immagini Sentinel-2 aiuta a etichettare automaticamente il ghiaccio marino polare.

Un nuovo framework punta a ridurre l'impatto di carbonio nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Un nuovo approccio che combina la potatura dei pesi e dei token per un'elaborazione delle immagini efficiente.

Snellire il processo di calibrazione per simulazioni più precise nel computing distribuito.

Regolazione dinamica delle strutture dati per prestazioni efficienti sotto carichi di lavoro variabili.

Scopri come gli algoritmi distribuiti semplificano l'assegnazione delle risorse tra gli agenti.

FedMef migliora l'apprendimento federato per dispositivi a bassa risorsa grazie a tecniche di potatura innovative.

Esplorare metodi per ottenere una finalità delle transazioni più veloce sulla rete Ethereum.

Un nuovo metodo che usa le trasformate di Fourier per una stima migliore dei momenti dei dati.

Nuovi metodi migliorano l'algoritmo di Kaczmarz per risolvere sistemi lineari densi.

Un nuovo framework per addestrare modelli senza condividere dati sensibili.

Combinare RADICAL-Pilot e Cylon per una gestione dei dati efficiente nel deep learning.

Union semplifica la gestione dei carichi di lavoro ibridi negli ambienti di calcolo ad alte prestazioni.

Questo metodo migliora le decisioni di instradamento nelle reti Dragonfly usando l'apprendimento automatico.

MRSch migliora la pianificazione dei lavori di calcolo ad alte prestazioni ottimizzando l'uso delle risorse.

Un nuovo approccio usa alberi decisionali per una programmazione dei lavori più chiara nell'alta perfomance computing.

I metodi di routing intelligenti migliorano le prestazioni nelle reti di supercalcolo Dragonfly.