cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FlexLLM: A System for Co-Serving Large Language Model Inference and Parameter-Efficient Finetuning

要約 大規模言語モデル(LLM)のファインチューニングはタスク適応に不可欠である … 続きを読む

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Secure Cluster-Based Hierarchical Federated Learning in Vehicular Networks

要約 階層的統合学習(HFL)は最近、車両ネットワークにおけるインテリジェントな … 続きを読む

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FOOL: Addressing the Downlink Bottleneck in Satellite Computing with Neural Feature Compression

要約 大規模な地理的地域をキャプチャするセンサーを装備したナノサテライト星座は、 … 続きを読む

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Seamless Optical Cloud Computing across Edge-Metro Network for Generative AI

要約 近年の生成人工知能(AI)の急速な進歩は、現代のライフスタイルを深く再形成 … 続きを読む

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UAV Marketplace Simulation Tool for BVLOS Operations

要約 視覚的な視線(BVLO)を超えて動作する自律的なマルチUAV(無人航空機) … 続きを読む

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Comparative Analysis of FPGA and GPU Performance for Machine Learning-Based Track Reconstruction at LHCb

要約 高エネルギー物理学では、大規模なハドロンコリダーでの光度と検出器の粒度の増 … 続きを読む

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Towards Easy and Realistic Network Infrastructure Testing for Large-scale Machine Learning

要約 このペーパーでは、高価なGPUを必要とせずに、MLワークロードパフォーマン … 続きを読む

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Hubs and Spokes Learning: Efficient and Scalable Collaborative Machine Learning

要約 Federated Learning(FL)と分散学習(P2PL)の強みを … 続きを読む

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Reactive Orchestration for Hierarchical Federated Learning Under a Communication Cost Budget

要約 コンピューティング連続体(CC)全体に階層的フェデレーション学習(HFL) … 続きを読む

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Accelerating Mixture-of-Experts Training with Adaptive Expert Replication

要約 Experts(MOE)の混合モデルは、コンピューティングを対応する線形増 … 続きを読む

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