스트림 프로세싱 시스템을 효율적인 성능으로 구성하는 것은, 특히 클라우드 네이티브 배포 환경에서, 도전적이며 대부분 수동적인 작업입니다. 우리는 …을 제시합니다.

Aggregate Programming (AP)은 네트워크 가장자리(엣지)에 위치할 수도 있는 분산 장치들의 집합의 집단 행동을 프로그래밍하기 위한 패러다임이다, ...

이 글은 The Semantic Arrow of Time을 구성하는 다섯 편의 논문 중 두 번째입니다. Part I에서는 컴퓨팅의 시간 화살표가 열역학적이라기보다 의미론적임을 입증했습니다.

데이터센터에서 발생하는 모든 링크 연결 해제 또는 플랩은 네트워크의 자체 인식—즉, 그래프를 손상시킵니다. 우리는 이 손상을 “ghost”라고 부릅니다: 도달 가능한 것처럼 보이는 node…

Serverless computing과 stream processing은 이벤트 기반 데이터 처리의 두 가지 주요 패러다임을 나타내지만, 두 경우 모두 비효율적으로 만드는 가정을 가지고 있습니다…

우리는 두 솔버의 겹치는 메쉬 영역에서 solution data를 보간하기 위한 scalable algorithm의 적용을 설명한다. 이 feature는 ...에 필수적이다.

S/4HANA에서 깨진 Custom ABAP 코드 엔지니어의 관점에서, 브라운필드 S/4HANA 전환 시 처음 마주하는 골칫거리 중 하나는 Custom ABAP 코드가 …

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)은 데이터 센터에서 대형 언어 모델(LLM) 맞춤화를 위한 파인튜닝 API의 백엔드로 널리 적용되고 있다. 서비스…

우리는 Undecided-State Dynamics (USD)를 연구한다. 이는 각 정점이 k개의 결정된 의견 중 하나 또는 미결정 상태를 가질 수 있는 기본적인 합의 과정이다. 우리는 ...

대규모 AI/ML 훈련 시스템은 거의 검토되지 않는 두 가지 가정에 의존한다: (1) 체크포인트가 global training state의 원자적 스냅샷을 나타낸다는 것, ...

기업은 이제 NASA와 IBM이 개발한 지구 및 우주 AI 모델을 Red Hat AI Inference Server에서 제공하고, Red Hat OpenShift에서 자동 확장을 활용할 수 있습니다.

OpenShift AI 3.3 – 거버넌스와 개발자 속도 균형 맞추기 Red Hat OpenShift AI https://www.redhat.com/en/products/ai/openshift-ai 출시와 함께, 우리는 …