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Pesquisa sobre como melhorar a eficiência energética em simulações de circuitos quânticos usando o ARCHER2.

Este artigo compara o Llama-2 e o GPT-3 na geração de código HPC.

O MuST usa tecnologia de GPU pra melhorar os cálculos de estrutura eletrônica em materiais sólidos.

A MANA simplifica o checkpointing para aplicações MPI, garantindo uma integração fácil e um desempenho confiável.

Pesquisas mostram como a IA tá melhorando as técnicas de mascaramento em nuvem pra dados de satélite.

Um novo algoritmo de co-agendamento melhora a gestão de recursos em sistemas de computação de alto desempenho.

Um novo algoritmo melhora a velocidade de comunicação em computação de alto desempenho.

Uma nova biblioteca melhora o desempenho em sistemas de computação centrados em memória.

OMP GPT é especializado em gerar pragmas OpenMP pra codificação eficiente em HPC.

Novo algoritmo melhora a análise de conjuntos de dados complexos para pesquisadores.

Um novo método usa aprendizado de máquina pra detectar erros em programas MPI de forma eficaz.

Esse estudo analisa os métodos DSMC e CFD para fluxos de gás de baixa densidade.

Melhorias recentes no LBM aumentam a precisão e a usabilidade da simulação de fluidos.

Um novo programa melhora os cálculos de fluxo de fluidos usando os métodos Regent e LSKUM.

Especialistas se reúnem pra discutir simulações de Monte Carlo e melhorias em GPUs.

Investigando técnicas de compressão com perdas pra lidar com grandes conjuntos de dados em machine learning.

Combinando RADICAL-Pilot e Cylon pra uma gestão de dados eficiente em deep learning.

A Union facilita a gestão de cargas de trabalho híbridas em ambientes de computação de alto desempenho.

Esse método melhora as decisões de roteamento em redes Dragonfly usando aprendizado de máquina.

O MRSch melhora o agendamento de jobs em computação de alto desempenho otimizando o uso de recursos.

Uma nova abordagem usa árvores de decisão pra um agendamento de trabalho mais claro em computação de alto desempenho.

Um olhar sobre como o DRM melhora a alocação de recursos em computação.

Uma nova abordagem combina aprendizado de máquina com dinâmica de fluidos para simulações mais avançadas.

Uma nova estrutura tem como objetivo melhorar a interoperabilidade e a eficiência de DSL em HPC.

Este artigo fala sobre o potencial do DAOS pra melhorar a gestão de dados de previsão do tempo.

Um estudo sobre como melhorar o desempenho de GPU para cálculos de estêncil em aplicações científicas.

Apresentando um novo modelo de programação pra desenvolver aceleradores de hardware de forma eficiente.

Um estudo sobre como usar o recozimento quântico para balancear a carga de forma eficaz em sistemas de computação.

Este estudo explora o potencial dos Modelos Fundamentais para análise de dados de satélite.

O LLAMP avalia a tolerância à latência de rede para aplicações de computação de alto desempenho de forma eficaz.

Apresentando o FLAASH, um sistema feito pra acelerar as contrações de tensores em machine learning.

Uma nova abordagem melhora a resolução de problemas complexos de fluxo com métodos de célula finita.

Este estudo analisa métodos para gerenciar recursos de GPU de forma eficiente sob restrições de energia.

Novos métodos melhoram a fatoração QR para matrizes grandes e mal condicionadas.

Novas melhorias no BIT1 melhoram o desempenho da simulação de plasma usando técnicas de computação avançadas.

O TANQ-Sim melhora a simulação de programas quânticos gerenciando o barulho de forma eficaz e melhorando o desempenho.

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

Um estudo sobre Dask e Spark para analisar dados de neuroimagem.

Usando IA pra automatizar a vetorização, melhorando a eficiência e a correção do código.

O Projeto Google ATLAS examina recursos de nuvem para análise de dados em física de partículas.