Research Digest — LyndHub

Akses gratis untuk semua konten hanya login saja.

Jadwal Sholat

Memuat jadwal sholat…

Memuat

Research Digest

Popular, practitioner-ready demystifiers from indexed venues. Separate from LyJIT manuscript submissions at journal.lyndhub.com.

Open CS search index →

Ilmu Komputer & AI Teknik & Rekayasa Kedokteran & Kesehatan Ekonomi & Bisnis Ilmu Sosial Hukum Pendidikan Pertanian & Lingkungan Fisika & Matematika Humaniora

Showing 181–190 of 1377

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Characterization of Request and Token Energy Costs for LLM Inference Workloads on GPU Platforms

Prabhu Vellaisamy; Vanessa Lam; Shawn Blanton; John Paul Shen

Summary: LLM inference is priced by tokens but GPU energy is consumed over inference windows, creating an accounting mismatch. This work decomposes inference energy into fixed prefill/setup costs and marginal per-token step energy, showing that ave…
Method: Penulis mengusulkan model energi terurai untuk beban inferensi LLM. Model ini memisahkan energi menjadi tiga komponen: (1) biaya prefill tetap satu kali, (2) biaya setup generasi …
Results: Hasil menunjukkan bahwa energi token dan energi permintaan dapat bergerak ke arah yang berlawanan. Untuk Llama-3.2-1B pada H200 dengan batch-16 dan konteks-4K, menaikkan panjang keluaran dari 10 menj…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

AI Hardware Accelerators for Large Language Models: Architectures and the Memory Wall

Siddharth Patel; Rohit Singh

Summary: This review surveys AI hardware accelerators for large language models, showing that the decisive constraint is memory rather than arithmetic. It compares GPUs, custom ASICs, FPGAs, processing-in-memory, neuromorphic, and photonic approach…
Method: Tinjauan ini mengadopsi metodologi komparatif yang digerakkan oleh kerangka kerja. Pertama, tinjauan ini memformalkan struktur komputasi transformer, memisahkan fase prefill (pemr…
Results: Analisis komparatif menghasilkan pola yang jelas: tidak ada satu arsitektur pun yang optimal di semua beban kerja. GPU tetap menjadi default yang fleksibel dan kuda pekerja pelatihan, berkat ekosiste…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Performance Evaluation of Fast Fourier Transforms on Emerging RISC-V Hardware with Vector Extension Support

Daniel Seibel; Kaveh Haghighi Mood; Jayesh Badwaik; Prateek Chawla; Stepan Nassyr; Andreas Herten

Summary: This digest evaluates juFFTe, a lightweight high-performance FFT library, on three RVV 1.0-ready processors (SiFive X280, SpacemiT K3 X100, Sophon SG2044 C920v2), demonstrating substantial speedups over FFTW3 while highlighting remaining g…
Method: Para penulis merancang **juFFTe** sebagai pustaka ringan berkinerja tinggi yang dioptimalkan khusus untuk RVV 1.0. Pustaka ini mengimplementasikan kernel FFT tervektorisasi menggu…
Results: Tolok ukur komprehensif mengungkap **peningkatan kinerja substansial** juFFTe dibandingkan FFTW3 pada ketiga prosesor yang mendukung RVV. Temuan utama meliputi: - Pada **SiFive X280**, juFFTe mencapa…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026Discover Internet of Things

A Trust-Aware Blockchain Framework with Deception-Based Edge Nodes for Secure and Scalable IoT Healthcare Systems

D. V.; Kalpesh Popat

Summary: TAB-DEN integrates permissioned blockchain, hierarchical edge trust scoring, and honeypot-based deception to secure IoT healthcare networks. It achieves ~40% reduction in cryptographic overhead while providing post-quantum resistance and p…
Method: TAB-DEN menggunakan blockchain berizin dengan konsensus Proof of Authority (PoA) untuk memungkinkan autentikasi terdesentralisasi yang tahan manipulasi. Arsitekturnya hierarkis, t…
Results: Evaluasi eksperimental menunjukkan bahwa TAB-DEN mengungguli skema yang ada dalam efisiensi pencarian, skalabilitas, dan perlindungan privasi. Secara khusus, kerangka ini mengurangi overhead komputas…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026Future Internet

The New CAP Theorem on Blockchain Consensus Systems

A. Anagnostakis; E. Glavas

Summary: This paper introduces a new CAP theorem for autonomous consensus systems, proving that Consensus achievement (C), Autonomy (A), and entropic Performance (P) cannot be simultaneously optimized. The tradeoff is formalized using the IoT micro…
Method: Para penulis memanfaatkan kerangka micro-Blockchain IoT untuk memodelkan sistem konsensus. Mereka mendefinisikan fungsi kuantitatif yang menghubungkan setiap properti (C, A, P) de…
Results: Pembuktian formal menunjukkan bahwa untuk sistem homogen, ketiga properti tidak dapat dioptimalkan secara bersamaan. Ini berarti bahwa setiap upaya untuk memaksimalkan ketiganya secara simultan adala…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026Journal of Trends in Computer Science and Smart Technology

Improving Directed Acyclic Graph-Based IoT Consensus through a Hybrid Stake-Weighted Fast Probabilistic Consensus Framework

Basil Q. Abdulkareem; Suad A. Alasadi

Summary: This paper proposes a hybrid Proof-of-Stake and Fast Probabilistic Consensus (PoS-FPC) protocol for DAG-based IoT systems, using stake- and mana-weighted validators with adaptive weighting, rewards, and penalties. Simulations of 20,000 tra…
Method: Kerangka yang diusulkan terdiri atas attachment transaksi pada graf DAG, tanda tangan Ed25519, hashing BLAKE2b-256, kuorum berbobot untuk transaksi yang tidak berkonflik, dan algo…
Results: Evaluasi eksperimental menghasilkan throughput 5.128 transaksi per detik, akurasi keputusan 99,6%, ketahanan terhadap adversary 97,81%, latensi kuorum 69,782 ms, latensi konflik FPC 690 ms, dan waktu…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026International Conference of Distributed Computing and Networking

AASC: Activity-Adjusted Stake Consensus for Scalable IoT Blockchains

Susmita Mondal; Adarsh Shrivastava; Jatin Lohar; Suchetana Chakraborty

Summary: AASC introduces a reputation-based consensus mechanism that adapts to node activity, achieving O(n) communication and O(n log n) computational complexity while mitigating Sybil, collusion, and monopolization attacks.
Method: AASC beroperasi dalam putaran iteratif, di mana setiap node IoT memelihara Consensus Score $S_i$ yang mencerminkan aktivitas dan tingkat kepercayaannya. Skor tersebut diperbarui m…
Results: Eksperimen ekstensif dilakukan untuk mengevaluasi AASC terhadap protokol konsensus ringan terkemuka (misalnya, varian PoS, PBFT) dalam hal keadilan, keamanan, dan skalabilitas. Temuan utamanya melipu…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026IoT

A Decision Support Framework for Consensus Protocol Selection for Blockchain-Based IoT Networks

N. Tashatov; R. Ospanov; D. Satybaldina; Yerzhan N. Seitkulov; B. Yergaliyeva; K. Utebayev

Summary: This paper presents a decision support framework that applies multi-criteria decision analysis to select consensus protocols for blockchain-based IoT networks, addressing the challenge of matching protocols to diverse IoT requirements. A c…
Method: Makalah ini menjelaskan implementasi sistem pendukung keputusan (DSS) berdasarkan model konseptual untuk pemilihan protokol konsensus. Metodologi berpusat pada analisis keputusan …
Results: Makalah ini menyajikan studi kasus untuk mendemonstrasikan penerapan sistem pendukung keputusan. Meskipun abstrak tidak memberikan hasil spesifik, studi kasus kemungkinan melibatkan skenario blockcha…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

Great Expectations: Benchmarking the Real-World Performance of RVV 1.0 in HPC

Stepan Nassyr; Prateek Chawla; Daniel Seibel; Jayesh Badwaik; Kaveh Haghighi Mood; Andreas Herten

Summary: This paper benchmarks the latest RVV 1.0-capable hardware against a state-of-the-art ARM64 HPC chip, revealing significant gains over scalar execution but persistent hardware-specific implementation hurdles for RISC-V in HPC.
Method: Para penulis menerapkan strategi tolok ukur ganda: tolok ukur HPC standar dan beban kerja sintetis. Tolok ukur HPC standar meliputi BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms), FFTW (…
Results: Temuan menunjukkan bahwa RVV 1.0 memberikan peningkatan kinerja signifikan dibanding eksekusi skalar di semua platform yang diuji. Namun, besaran keuntungan ini sangat bervariasi tergantung implement…

Open document Full editorial

Open AccessOA PDFPublished 25 Sept 2026

HARTS: Efficient Agentic Reinforcement Learning for Hybrid-Attention Models over Arbitrary Rollout Trees

Boyuan Meng; Peihua Bao; Hong Liu; Xiaowei Zhu; Chao Wang; Gen Li; Zhenxuan Pan

Summary: HARTS is a system for agentic reinforcement learning on hybrid-attention models that compresses shared rollout prefixes and schedules packed microbatches over arbitrary trees, achieving 4.81–4.87× forward/backward/gradient speedup with act…
Method: HARTS beroperasi pada representasi pohon rollout yang dimampatkan. Setelah pemampatan prefiks, sistem merencanakan microbatch, penugasan replika DP, dan jadwal microbatch-slot pad…
Results: Evaluasi menggunakan beban kerja Agentic RL yang dihasilkan dari tugas SWE-bench. Pada beban kerja ini, HARTS mencapai percepatan forward/backward/gradient **4,81–4,87×** dengan recomputation aktivas…

Open document Full editorial