Informática - Computação distribuída, paralela e em cluster

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.

Esse artigo fala sobre limitações e estratégias no treinamento de grandes modelos de IA.

xDiT transforma a velocidade de gerar visuais de alta qualidade com uma colaboração inteligente.

Cientistas melhoram a pesquisa em fusão nuclear com frameworks de computação adaptáveis.

O Aprendizado Federado oferece uma nova forma de proteger dados enquanto colabora entre dispositivos.

Um novo método identifica dispositivos problemáticos em aprendizado federado pra melhorar a velocidade e a segurança.

Uma nova abordagem pra cortar custos em serviços de IA usando instâncias mistas.

Descubra como um novo sistema melhora a privacidade dos dados e a velocidade de processamento para LLMs.

Aprenda como os agentes se comunicam melhor em cenários caóticos.

Novo modelo simplifica a criação de grafos acíclicos direcionados.

Aprenda como o aprendizado federado hierárquico protege os dados enquanto permite a colaboração entre dispositivos.

Saiba como novos métodos reduzem o uso de memória em algoritmos de detecção de comunidades.

Saiba como o FedGPL ajuda as organizações a colaborarem enquanto protegem a privacidade dos seus dados.

Aprenda a lidar com trabalhadores lentos na computação pra aumentar a eficiência.

Agrupar mensagens melhora a eficiência na computação moderna.

Descubra como a AI Metropolis agiliza e melhora as interações dos agentes nas simulações.

Uma estrutura que acelera a programação dinâmica em bioinformática, tornando a pesquisa mais eficiente.

Descubra como o Web3 e a IA estão mudando o cenário digital.

FLAME melhora a navegação interna com serviços de mapeamento federados, respeitando a privacidade do usuário.

Descubra como o ParaGAN melhora o treinamento de GANs para resultados mais rápidos.

Analisando os efeitos do EIP-4844 do Ethereum sobre os construtores e rollups.

Esse método melhora como os computadores compartilham conhecimento pra aprender melhor.

Uma nova abordagem pra treinar máquinas em dispositivos pequenos com menos complexidade.