コンピュータリング に関する最新の記事

AIMCとDIMCを使った機械学習タスクについての考察。

サイクロイドが色んな分野でプロセスの同期をモデル化するのにどう役立つかを見てみよう。

量子化後のLLMパフォーマンスに対するキャリブレーションセットの質の影響を考察中。

この記事では、高次元の絡み合ったシステムを分析する新しいアプローチを紹介するよ。

この記事では、局所的な測定が量子状態の識別性に与える影響を調べているよ。

ソフトGPGPUとIPコアのFFTタスクのパフォーマンス比較。

Arcticは中性原子量子コンピュータでのキュービットの動きを最適化して、パフォーマンスを向上させる。

量子コンピューティングはユニークな量子原理を活用して、複雑な計算を速く行うんだ。

量子コンピュータと幾何代数の交差点を探って、もっといい洞察が得られそうだね。

新しい手法が、機械が人間の言語を理解し生成する方法を変えてるよ。

ニューラルネットワークをもっと効率的にしつつ、高パフォーマンスを維持する新しいアプローチ。

属性付き木変換器における定期的な見回りの利点を探る。

DFAを使って、機械の同期を取って効率よく動かす方法を探ってるよ。

HPCとクラウドを融合させて科学の進歩を促すコンバージドコンピューティングの様子を見てみよう。

CORTEXはスーパーコンピュータを活用して、脳のシミュレーションと理解を深めてるんだ。

イジングマシンは、エネルギーをあまり使わずに複雑な問題を効率的に解決することを目指してるんだ。

この記事では、コンピュータにおける研究アーティファクトの信頼性を高める方法について探ります。

Freya PAGEは、異なるコンピュータースピードを持つ分散コンピューティングの効率を向上させる。

新しい方法が効率的なGNNトレーニングのためのデータ共有を強化する。

エッジコンピューティングとニアメモリコンピューティングがデータ処理のダイナミクスを変えてるよ。

新しい方法が動的グラフアプリケーションのメモリアクセスを改善して、パフォーマンスと効率を向上させる。

量子コンピュータは複雑な最適化課題に対する新しい解決策を提供してるよ。

グラフェンとTMD材料を使ったバレイトロニクスの新しい方法が、未来のコンピューティングに期待できるよ。

GPUは革新的な方法で非線形プログラミング問題の解決効率を向上させるよ。

量子技術の進展における連続変数の役割を探ってみよう。

Samsaraはハードウェアアクセラレーターの信頼性とセキュリティを向上させて、効率的なコンピューティングを確保してるよ。

新しい命令セットがデータストリーミングタスクのパフォーマンスを向上させる。

多様なデータで機械学習のトレーニングを改善する新しい方法。

中央集権型と分散型学習方法のダイナミクスを探る。

組み込みシステムのパフォーマンス向上のためのメモリ管理の最適化。

プログラミング課題におけるカンニングへの影響を調べるための名誉誓約に関する研究。

研究によると、WSe₂の穴が量子デバイスを強化することが分かった。

LLloadはHPCシステムでの仕事のパフォーマンスを追跡するのを簡単にしてくれるよ。

プルーニングと量子化を組み合わせることで、小型デバイス向けのDNNの効率が向上するよ。

コーディングコンピューティングはサーバーの効率を最適化する新しいアプローチを提供するよ。

DRLQは量子リソースのタスク割り当てを強化して、クラウドコンピューティングの効率をアップさせるんだ。

新しいシステムは、品質を保ちながら画像作成をスピードアップする。

強化学習を使った量子コンパイルの新しいアプローチが、効果的な量子操作に期待できるって。

新しいツールは、研究の計算で低い精度を使って効率を改善するよ。

量子技術におけるエンタングル状態の質を評価する新しい方法がある。