Informática - Computação distribuída, paralela e em cluster

Um novo método melhora o tempo de resposta em modelos de linguagem grandes sem sacrificar a qualidade.

Pesquisas mostram que o uso eficaz de linguagens de alto nível para operações com inteiros grandes em GPUs.

Uma nova estrutura de B+-tree melhora a gestão de dados em sistemas de memória desagregada.

A abordagem baseada em coorte melhora a eficiência e a precisão em sistemas de Aprendizado Federado.

Descubra como os Planos Comportamentais Federados melhoram a compreensão das ações dos clientes no aprendizado federado.

Analisando FSDP e DDP pra melhorar a eficiência do treinamento de modelos.

Pesquisas mostram que há vulnerabilidades na abordagem de privacidade de texto do aprendizado federado.

Um novo método reduz as cargas de comunicação no aprendizado federado enquanto melhora a privacidade.

A estrutura D-VRE transforma a colaboração na pesquisa científica através do compartilhamento seguro de dados.

Uma nova plataforma que melhora o processamento de dados usando NICs inteligentes.

Um novo sistema melhora a gestão de memória para IA usando GPUs.

Uma ferramenta pra avaliar unidades de processamento quântico através de medições padrão.

Esse estudo avalia os benefícios de usar GPU para simulações de CFD em termos de velocidade, potência e custos.

Uma visão geral dos modelos de memória fraca e seu impacto em sistemas concorrentes.

A Arma oferece uma solução escalável para processamento de transações confiável em redes distribuídas.

Um framework completo pra analisar o desempenho de XR em redes sem fio assistidas por edge.

LiveData oferece soluções para compartilhamento de dados eficaz e diversificado entre fronteiras.

Apresentando o DEMon, um sistema de monitoramento descentralizado para computação em borda eficiente.

Uma abordagem formal para reduzir teletransportes em redes de computação quântica.

Uma nova implementação do MPM melhora muito as simulações de fluxo de gás.

A pesquisa enfrenta o problema da busca por buracos negros em redes em mudança.

Descubra novas técnicas pra melhorar a eficiência no treinamento de redes neurais profundas.

Fast-FedUL oferece métodos rápidos de remoção de dados para aprendizado federado enquanto garante a privacidade.

Este artigo apresenta o L-HiTS, um método para simular sistemas complexos usando deep learning.

Aprenda a criar registros SWMR que aguentem os desafios dos processos bizantinos.

Execução eficiente de modelos de transformer em uma plataforma RISC-V de código aberto.

Uma nova maneira de agendar trabalhos em clusters de processamento de dados usando árvores de decisão.

O FedGELA enfrenta desafios no aprendizado federado com dados parcialmente disjuntos em classes.

FedLESAM enfrenta desafios de dados em aprendizado federado para melhorar o desempenho do modelo.

O FedMR enfrenta desafios no aprendizado federado com dados de classes parciais, melhorando o desempenho do modelo.

Kosmosis combina dados de blockchain e redes sociais pra prevenir golpes de cripto.

PadFL melhora o compartilhamento de modelos e a eficiência em diferentes capacidades de dispositivos.

Protocolos BFT baseados em DAG melhoram a escalabilidade e a eficiência no processamento de transações.

Uma nova abordagem melhora a segurança e o desempenho no aprendizado federado com blockchain.

Descubra como as cicloidais ajudam a modelar a sincronização em processos de várias áreas.

A FunLess oferece execução eficiente de funções serverless em sistemas de nuvem privada na borda.

Apresentando a Média Dinâmica Federada pra melhorar a comunicação no aprendizado profundo distribuído.

O GROMACS integra SYCL pra melhorar o desempenho em GPUs AMD nas simulações de dinâmica molecular.

Um método para aprendizado de máquina colaborativo mantendo os dados privados.

Explore várias soluções de armazenamento de big data e suas características únicas.