cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FedFair^3: Unlocking Threefold Fairness in Federated Learning

要約 Federated Learning (FL) は、クライアントの生データ … 続きを読む

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Accelerating Distributed ML Training via Selective Synchronization

要約 分散トレーニングでは、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) が複 … 続きを読む

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Flexible Communication for Optimal Distributed Learning over Unpredictable Networks

要約 勾配圧縮は、通常 Allgather (AG) 経由で送信する値とそれに対 … 続きを読む

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Atmosphere: Context and situational-aware collaborative IoT architecture for edge-fog-cloud computing

要約 モノのインターネット (IoT) は、通信容量の増加と通信コストの低下、お … 続きを読む

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Shabari: Delayed Decision-Making for Faster and Efficient Serverless Functions

要約 サーバーレス コンピューティングは、開発者をリソース管理の負担から解放し、 … 続きを読む

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TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients

要約 フェデレーテッド ラーニングは、近年大きな勢いを増している分散型協調機械学 … 続きを読む

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ServerlessLLM: Locality-Enhanced Serverless Inference for Large Language Models

要約 このペーパーでは、大規模言語モデル (LLM) 用の局所性が強化されたサー … 続きを読む

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Enabling Cross-Camera Collaboration for Video Analytics on Distributed Smart Cameras

要約 カメラを重ねることで、シーンをさまざまな角度から見る刺激的な機会が得られ、 … 続きを読む

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Federated learning with distributed fixed design quantum chips and quantum channels

要約 従来のフェデレーテッド ラーニングにおけるプライバシーは、クライアントから … 続きを読む

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PartIR: Composing SPMD Partitioning Strategies for Machine Learning

要約 最新の大規模ニューラル ネットワーク (NN) のトレーニングには、データ … 続きを読む

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