Improving Training Time and GPU Utilization in Geographically Distributed Language Model Training: ATLAS and BUBBLETEA
Training large language models across multiple data centers connected by WAN is challenging due to network limitations; ATLAS and BUBBLETEA improve training time and GPU utilization by optimizing communication, workload scheduling, and leveraging idle cycles for inference tasks.
基於深度強化學習的雲端運算資源排程方法：回顧與未來方向
深度強化學習 (DRL) 作為一種新興的機器學習方法，展現出解決雲端運算中複雜資源排程問題的巨大潛力，本文對其進行了全面回顧，並探討了其未來發展方向。
클라우드 컴퓨팅에서 자원 스케줄링을 위한 딥 강화 학습 기반 방법: 리뷰 및 미래 방향
클라우드 컴퓨팅 자원 스케줄링 문제 해결에 딥 강화 학습(DRL)이 효과적인 방법으로 대두되고 있으며, 본 논문에서는 DRL 기반 방법의 이점과 과제, 미래 방향을 제시합니다.
クラウドコンピューティングにおけるリソーススケジューリングのための深層強化学習ベースのメソッド：レビューと将来の方向性
クラウドコンピューティングにおけるリソーススケジューリングの複雑化する課題に対し、深層強化学習（DRL）ベースのメソッドが有効な解決策となりうることを示唆し、既存のDRLベース手法の包括的なレビュー、課題、将来の方向性を提示する。
A Comprehensive Review of Deep Reinforcement Learning for Resource Scheduling in Cloud Computing and Future Directions
Deep reinforcement learning (DRL) presents a promising solution for tackling the complexities of resource scheduling in cloud computing environments, surpassing traditional methods in handling dynamic and unpredictable scenarios.
データセンター向け、コンピューティングとネットワーク統合に基づくコンテナスケジューリングシミュレータ：DCSim
ネットワーク環境を考慮したコンテナスケジューリングアルゴリズムの性能評価を可能にする、コンピューティングとネットワーク統合に基づく新しいデータセンター向けコンテナスケジューリングシミュレータ、DCSimを提案する。
DCSim: A Container Scheduling Simulator for Data Centers with Integrated Computing and Networking
DCSim is a new container scheduling simulator that addresses the limitations of traditional simulators by integrating computing and networking aspects, enabling more realistic and accurate evaluations of scheduling algorithms in data center environments.
엣지-클라우드 환경에서 토큰 레벨 다중 지표 예측을 활용한 텍스트-이미지 모델 라우팅
본 논문에서는 고품질 이미지 생성과 저비용 서비스 제공을 위해 사용자 요청을 엣지 모델과 클라우드 모델 중 적합한 곳으로 라우팅하는 프레임워크인 RouteT2I를 제안합니다.
프라이빗 클라우드 기반 다자간 협업을 위한 다중 서버 정보 공유 환경
본 논문에서는 건설 프로젝트의 여러 이해관계자 간의 BIM 데이터 공유 및 협업을 위한 프라이빗 클라우드 기반 다중 서버 접근 방식을 제안하며, 데이터 소유권 및 개인 정보 보호 문제를 해결하면서 동시에 데이터 일관성 유지 및 하위 모델 통합을 위한 기술적 접근 방식을 제시합니다.
A Multi-Server Approach for Cross-Party Collaboration in BIM Using a Private Cloud
This paper proposes a multi-server approach on a private cloud platform to address organizational interoperability issues in BIM, focusing on data ownership, privacy, and consistency in cross-party collaboration.
© 2024 by Linnk AI