Informática - Computação distribuída, paralela e em cluster

Uma nova abordagem para reduzir a latência de cauda em aplicações usando um pool de threads dinâmico.

Esse artigo analisa a importância da auto-ajuste para GPUs AMD em computação de alto desempenho.

O Octopus simplifica processos científicos com uma arquitetura orientada a eventos bem eficaz.

Uma estrutura para avaliar modelos de Aprendizado Federado em cenários do mundo real.

Apresentando um sistema de chave-valor distribuído pra aumentar a segurança dos dados em ambientes de nuvem.

Estratégias para um bom posicionamento de imagens de contêiner em redes de nuvem e borda.

A pesquisa foca em tornar os LLMs mais eficientes pra uso prático.

Aprenda como a transição para microsserviços pode melhorar a performance e a flexibilidade do software.

Um novo framework melhora o treinamento de deep learning ao integrar gerenciamento de hardware e tarefas.

FedDM melhora o aprendizado federado para modelos de difusão, garantindo a privacidade dos dados.

Métodos para otimizar o desempenho no treinamento e na inferência de modelos de linguagem grandes.

Computação sob demanda melhora a eficiência para tarefas de processamento em nuvem grandes e repentinas.

Um olhar sobre o Aprendizado Federado e seu papel na proteção dos dados dos usuários.

Novos métodos reduzem os custos de comunicação para cálculos de ciência de dados mais rápidos.

Novos métodos melhoram os testes de conectividade de rede usando medições de distância estocásticas.

Um novo método melhora a segurança das redes inteligentes sem comprometer a privacidade do usuário.

Uma olhada nos limites de erro e métodos de compressão confiáveis na pesquisa científica.

AgileDART agiliza o processamento de dados na ponta pra decisões rápidas.

Um novo sistema gerencia eficientemente os recursos na oferta de inferência usando estratégias de escalonamento combinadas.

Uma nova abordagem para melhorar a detecção de anomalias em microserviços usando simulação e comportamento real dos usuários.

LSM-GNN melhora o treinamento em múltiplas GPUs para redes neurais em grafos de grande escala.

Simopt melhora o design de FPGA aproveitando dados de simulação para um desempenho melhor.

Pesquisadores usam o Fugaku pra acelerar a análise de dados de MRI.

vTensor otimiza a memória para tarefas de computação de alto desempenho.

Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho em aprendizado federado hierárquico.

Um novo conjunto de ferramentas facilita a criação e gestão de fluxos de trabalho científicos.

Este artigo analisa a ligação entre raios cósmicos e erros de memória em computadores.

Um novo método reduz o tempo perdido com erros de memória em computação.

AirChain dá poder pra galera coletar e compartilhar dados sobre a qualidade do ar.

Um novo método melhora a análise de dados seguros enquanto protege a privacidade.

Explore métodos para melhorar operações com matrizes esparsas em computação científica.

Aprenda como a compressão com perda e o AMR melhoram o manuseio de dados em simulações.

Uma nova abordagem para a moeda quântica usando tecnologia em nuvem pra uso prático.

Uma nova abordagem pra melhorar a gestão de serviços em cidades inteligentes usando computação de borda.

Um framework pra gerenciar energia enquanto mantém o desempenho em aplicações serverless.

Um novo modelo de programação busca facilitar a integração de ML em áreas científicas.

A StraightLine otimiza a gestão de recursos para aplicações de machine learning em vários ambientes.

Pesquisa sobre algoritmos para o problema do k-center em configurações de rede distribuída.

Aprenda a otimizar o compartilhamento de dados entre processadores com cronogramas de broadcast eficientes.

Explorando como a blockchain pode melhorar a segurança de modelos de linguagem grandes.