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分布式机器学习研究将具有大规模数据量和计算量的任务分布式地部署到多台机器上,其核心思想在于“分而治之”,有效提高了大规模数据计算的速度并节省了开销。
Enabling Reconfiguration-Communication Overlap for Collective Communication in Optical Networks
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OptiNIC: A Resilient and Tail-Optimal RDMA NIC for Distributed ML Workloads
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A Privacy-Preserving Cloud Architecture for Distributed Machine Learning at Scale
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NetSenseML: Network-Adaptive Compression for Efficient Distributed Machine Learning
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Decentralized Weather Forecasting via Distributed Machine Learning and Blockchain-Based Model Validation
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BagChain: A Dual-functional Blockchain Leveraging Bagging-based Distributed Learning
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On the Robustness of Distributed Machine Learning against Transfer Attacks
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Synergies Between Federated Learning and O-RAN: Towards an Elastic Architecture for Multiple Distributed Machine Learning Services
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Collaborative Distributed Machine Learning
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TACOS: Topology-Aware Collective Algorithm Synthesizer for Distributed Machine Learning
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Towards a Standardized Representation for Deep Learning Collective Algorithms
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TDML -- A Trustworthy Distributed Machine Learning Framework
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Approximated Coded Computing: Towards Fast, Private and Secure Distributed Machine Learning
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参考链接
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