Informática - Computação distribuída, paralela e em cluster

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.

Novas técnicas de modelagem melhoram os sistemas de propulsão de foguetes por meio de uma análise de dados eficiente.

Uma nova abordagem pra calcular os scores de PageRank em redes que mudam.

Esse framework melhora o acesso e a eficiência dos modelos de IA usando sharding híbrido.

Uma proposta pra melhorar a eficiência do Hyperledger Fabric em lidar com transações conflitantes.

Novo método melhora a eficiência e a precisão do treinamento de Redes Neurais Gráficas.

Um novo framework resolve o problema de cold starts em computação serverless através de pools quentes compartilhados.

Uma estrutura melhora a gestão de energia em modelos de linguagem grandes sem perder desempenho.

O monitoramento eficaz de recursos melhora o processamento de dados nos fluxos de trabalho de pesquisa científica.

Um olhar mais de perto no QAOA e sua abordagem distribuída em computação quântica.

Técnicas pra reduzir o uso de energia em sistemas de computação potentes sem perder desempenho.

Novo método melhora a privacidade dos transformadores de visão em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para checkpointing em MPI melhora a eficiência e facilita o uso.

Uma nova abordagem para aprendizado federado que melhora a privacidade e a eficiência.

O framework throttLL'eM reduz o consumo de energia enquanto garante respostas rápidas.

O Tapis melhora o agendamento de jobs prevendo os tempos de espera pra resultados mais rápidos.

Uma olhada no impacto do DRL no agendamento de fluxo de trabalho na computação em nuvem e na borda.

Aprenda como o Aprendizado por Reforço Profundo pode reduzir os custos de computação em nuvem.

Um novo método melhora a segurança contra ataques em sistemas de aprendizado federado.

Novos métodos aumentam a velocidade e a eficiência de snapshots atômicos em sistemas de passagem de mensagens.

FedLog melhora o aprendizado federado com comunicação eficiente e privacidade de dados.

Um novo sistema melhora a eficiência do treinamento de modelos de linguagem grande multimodal.

DaVE oferece exemplos pra ajudar a visualizar dados complexos de forma eficaz.

Explorando técnicas pra melhorar o desempenho de LLM durante a inferência.

Um novo protocolo melhora a eficiência e a aleatoriedade na amostragem entre pares em redes P2P.

Um framework que combina blockchain e meta-aprendizado federado pra treinamento de modelo centrado no usuário.

Um novo framework melhora o processamento de dados em dispositivos de borda.

Novos algoritmos melhoram a análise de árvores de contorno em grandes conjuntos de dados em várias áreas científicas.

Um novo compilador melhora a comunicação e a gestão de tarefas dos chips de IA.

Descubra como a tecnologia memristiva pode transformar a eficiência da inversão de matrizes.

Pesquisadores melhoram simulações de sistemas parecidos com o cérebro pra resolver problemas complexos.

FADAS melhora o aprendizado federado permitindo atualizações assíncronas dos clientes enquanto mantém a privacidade dos dados.

Novo framework melhora o treinamento de modelos de linguagem multimodal para um desempenho melhor.

Abordagens para gerenciar colorações de máquinas virtuais em ambientes de computação dinâmica.

Uma nova abordagem usando redes neurais gráficas melhora os métodos de coloração de grafos.

Uma nova estrutura melhora a eficiência do aprendizado federado enquanto protege a privacidade dos dados.

Combinando aprendizado federado e blockchain pra compartilhar modelos com segurança.