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Questo lavoro presenta un'analisi sistematica dell'apprendimento federato decentralizzato (DFL) fino al 2026, proponendo una tassonomia unificata basata sulle sfide affrontate, valutando le pratiche di valutazione attuali e delineando future direzioni di ricerca per migliorare sicurezza, privacy e meccanismi di incentivo in ambienti privi di coordinatore centrale.
Questo articolo presenta un approccio basato sull'apprendimento profondo che combina la scoperta di coordinate e mappe di flusso per migliorare l'efficienza computazionale nella simulazione di sistemi multiscala complessi, ottenendo alta accuratezza predittiva a costi ridotti su modelli come Fitzhugh-Nagumo e Kuramoto-Sivashinsky.
Il paper presenta SPDL, una libreria open-source e agnostica rispetto al framework che risolve i colli di bottiglia nel caricamento dei dati per l'IA rilasciando il GIL di Python, ottenendo così un'elaborazione fino al 74% più veloce rispetto a PyTorch DataLoader e un ulteriore guadagno di prestazioni con Python 3.13t a thread liberi.
Questa tesi di dottorato presenta metodi innovativi ed economici per valutare e migliorare l'affidabilità degli acceleratori hardware per reti neurali profonde, introducendo nuovi strumenti analitici, ottimizzando i compromessi tra efficienza e tolleranza ai guasti e sviluppando la tecnica AdAM per l'enhancement dell'affidabilità in tempo reale senza sovraccarico.
Il paper presenta ARKV, un framework adattivo e leggero che ottimizza la gestione della cache KV per l'inferenza di LLM in contesti lunghi, riducendo l'uso di memoria GPU di 4 volte mantenendo il 97% dell'accuratezza di base senza richiedere riaddestramento o modifiche architetturali.
Il documento presenta RSH-SpMM, un nuovo framework ibrido per la moltiplicazione di matrici sparse su GPU che, grazie a una partizione adattiva delle righe e all'uso di Tensor Core, supera le soluzioni esistenti offrendo accelerazioni fino a 6,13 volte su dati con sparsità altamente irregolare.
Questo articolo presenta una revisione sistematica e una valutazione delle prestazioni delle tecniche di Federated Learning negli ambienti di edge computing, confrontando cinque algoritmi su metriche chiave e identificando le sfide attuali e le direzioni future per sistemi più robusti e scalabili.
Il paper presenta Auralink SDC, un'architettura basata su agenti AI autonomi distribuiti al bordo della rete che gestisce le infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici, ottenendo un tasso di risoluzione autonoma degli incidenti del 78% e una latenza inferiore a 50ms grazie a modelli linguistici specializzati e tecniche di reasoning adattivo.
Questo articolo presenta un framework di compressione per il Reservoir Computing che, sfruttando un meccanismo di pruning basato sulla sensibilità, permette di esplorare sistematicamente i compromessi tra livelli di quantizzazione, tassi di pruning, accuratezza ed efficienza hardware, ottenendo significativi miglioramenti nell'efficienza computazionale e nelle risorse su FPGA senza degradare le prestazioni del modello.
Il paper presenta Kareto, un ottimizzatore adattivo che risolve il problema di configurazione multi-obiettivo della memoria tiered per il KV cache nei servizi LLM, identificando efficientemente il fronte di Pareto per bilanciare costi, throughput e latenza e superando le strategie statiche con miglioramenti significativi nelle prestazioni.
Il paper presenta Zipage, un motore di inferenza per LLM che utilizza la tecnica Compressed PagedAttention per superare i colli di bottiglia della memoria KV cache, garantendo un'elevata concorrenza e un'accelerazione superiore a 2,1 volte mantenendo il 95% delle prestazioni rispetto ai sistemi a KV cache completa.
Questo lavoro presenta un'estensione del generatore di codice C ACETONE, originariamente limitato all'esecuzione sequenziale, per abilitare la generazione di codice parallelo ottimizzato per architetture multi-core, definendo formalmente il problema dell'assegnazione dei processori e pianificando l'implementazione di euristiche di scheduling e meccanismi di sincronizzazione.
Il paper presenta JigsawServe, un nuovo framework di servizio che ottimizza congiuntamente latenza, accuratezza e costi delle risorse GPU per sistemi di inferenza composti, aumentando la domanda servibile fino a 11,3 volte rispetto alle soluzioni precedenti attraverso la selezione adattiva dei modelli e la partizione spaziale fine delle GPU.
Il documento presenta deZent, un'implementazione decentralizzata di z-anonimato che utilizza strutture di conteggio stocastico e somme sicure per garantire la privacy nei dati dei sensori riducendo al contempo la fiducia necessaria in un'entità centrale e l'overhead di comunicazione.
Il paper propone FedLECC, una strategia di selezione dei client per l'Apprendimento Federato che, combinando la similarità nella distribuzione delle etichette e la perdita locale, migliora significativamente l'accuratezza e riduce l'overhead di comunicazione in scenari con dati non-IID.
Il documento presenta "Guardian", un sistema end-to-end basato su un pipeline multi-LLM che, attraverso l'uso di modelli specializzati, un motore di consenso e il fine-tuning QLoRA, supporta le indagini su persone scomparse e la pianificazione delle ricerche con un approccio conservativo e verificabile.
Il paper introduce la disuguaglianza , un criterio predittivo che dimostra come le architetture Mixture-of-Experts subiscano una "doppia penalità" strutturale durante l'inferenza a causa della frammentazione della memoria e del routing, rendendole spesso meno efficienti rispetto a modelli densi di qualità equivalente, specialmente in contesti lunghi.
Il documento presenta Lockbox, un'architettura Zero Trust progettata per garantire l'elaborazione sicura di carichi di lavoro cloud sensibili attraverso verifica esplicita, isolamento rigoroso e controllo degli accessi basato su policy, permettendo alle aziende di adottare funzionalità avanzate come l'elaborazione assistita dall'IA senza compromettere la sicurezza.
Il paper introduce EPIC, un framework di apprendimento automatico scientifico distribuito che, combinando guida hardware e fisica, riduce drasticamente latenza e consumo energetico mantenendo l'accuratezza fisica attraverso la trasmissione di caratteristiche latenti compatte invece dei dati grezzi.
Questo articolo presenta la prima applicazione diretta dei tensor core FP64 su GPU NVIDIA per accelerare simulazioni agli elementi finiti di alto ordine, ottenendo significativi miglioramenti nelle prestazioni e nell'efficienza energetica su larga scala e integrandoli nella libreria MFEM per applicazioni critiche come la previsione di tsunami in tempo reale.