Informática - Computação distribuída, paralela e em cluster

PASS usa computação probabilística pra resolver de forma eficiente desafios difíceis em várias áreas.

O Domino melhora a velocidade de treino de modelos de linguagem otimizando a comunicação entre GPUs.

Um novo método melhora a eficiência para lidar com entradas longas em modelos de linguagem.

Descubra como relações causais impactam decisões em várias áreas.

Uma olhada no Aprendizado Federado Hierárquico e suas vantagens para a privacidade dos dispositivos.

Um novo método melhora o aprendizado federado diminuindo a transmissão de dados e o uso de energia.

Essa abordagem melhora a eficiência e a precisão na análise de dados de vários dispositivos.

Um olhar sobre como o LFRic se sai em diferentes supercomputadores para previsões do tempo.

Uma ferramenta pra analisar o uso de energia por programas de computador.

Um novo método protege a privacidade enquanto encontra valores máximos em redes distribuídas.

Aprenda como melhorar a eficiência de modelos de linguagem com contexto longo.

Um estudo sobre o desempenho de modelos de detecção de objetos em dispositivos de computação pequenos.

miniLB oferece um jeito mais fácil de avaliar simulações de LBM em diferentes sistemas de hardware.

Um olhar sobre computação que preserva a privacidade e sua eficiência através de designs centrados na memória.

Aprenda sobre a tecnologia blockchain e suas aplicações em várias áreas.

Saiba como os cycloids conseguem manter a eficiência mesmo em falhas de processo.

Descubra como o aprendizado de máquina melhora a compressão de dados na ciência.

Um novo método pra analisar gráficos incertos e suas medidas de centralidade.

C-sync melhora a eficiência da sincronização de tempo e a resiliência contra falhas em redes de IoT.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a estimativa de ruído em computação quântica.

O TensorSocket melhora a eficiência do treinamento em deep learning através do carregamento de dados compartilhados.

DAOS oferece um gerenciamento de dados bem eficiente para ambientes de computação de alto desempenho.

TAKFL otimiza o compartilhamento de conhecimento no aprendizado federado para as diferentes capacidades dos dispositivos.

Este estudo melhora a eficiência do aprendizado federado usando servidores de borda pra uma melhor gestão de recursos.

Faro otimiza a alocação de recursos para modelos de ML em ambientes limitados.

Uma nova abordagem ajuda os satélites a reduzir o uso da bateria e aumentar a vida útil.

Um novo método protege o aprendizado descentralizado de ataques de contaminação de dados.

Inteligência de borda e computação quântica melhoram redes de satélite e terrestre pra mais eficiência.

Intel SHMEM melhora a comunicação entre GPUs, permitindo aplicações de alto desempenho de forma eficiente.

Apresentando uma solução de armazenamento feita sob medida para blockchains de consórcio como o Hyperledger Fabric.

Estratégias inovadoras melhoram a detecção de eventos raros em sistemas de aprendizado federado.

FLeNS melhora o aprendizado federado ao equilibrar a velocidade de aprendizado e a eficiência da comunicação.

Aprenda como o procedimento de Lanczos filtrado melhora os cálculos de autovalores usando GPUs.

Uma nova maneira de agendar tarefas não preemptivas de forma eficiente.

Uma olhada em como simplificar o treinamento de modelos grandes usando FSDP e torch.compile.

Otimize o uso da GPU pra melhorar a eficiência do treino de modelos inteligentes.

A MASA oferece uma solução pra aumentar a segurança em sistemas de Aprendizado Federado.

Um olhar sobre várias práticas agrícolas e tecnologias em Varanasi.

HEXA-MoE melhora a eficiência da IA com colaboração de especialistas e menos comunicação.

Um novo método melhora a eficiência de modelos de linguagem grandes, compartilhando tarefas entre GPU e CPU.