OppZGC is a feedback-directed ZGC scheduling policy that automatically constrains heap size without per-application tuning by identifying periods of CPU underutilization and leveraging them for concurrent garbage collection. It reduces max…
Method
OppZGC beroperasi sebagai kebijakan penjadwalan terarah umpan balik yang terintegrasi ke dalam ZGC HotSpot. Ide intinya adalah memantau pemanfaatan CPU dan menjadwalkan pengumpula…
Results
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa OppZGC mengurangi penggunaan heap maksimum untuk benchmark DaCapo antara 61% dan 90%, rata-rata, tergantung konfigurasi, dibandingkan ZGC bawaan. Pengurangan substa…
This work enables DeepSeek-V4-Flash inference on AMD MI250 GPUs (gfx90a/CDNA2), recovering numerical correctness after a routed-expert weight layout mismatch and optimizing decode and prefill performance. On four MI250 GCDs, TP4/EP1 decode…
Method
Metodologi mencakup pemulihan kebenaran dan optimasi kinerja. Pertama, ketidaksesuaian tata letak W2 routed-expert diatasi dengan mengidentifikasi permutasi keluaran dan memperbai…
Results
Pada empat GCD MI250 dengan TP4/EP1, sistem yang telah diperbaiki dan dioptimalkan mencapai sekitar 74,5 token per detik untuk decode autoregresif native. Untuk prompt 4.604 token, time-to-first-toke…
Victor H. Chen; Hairui Yu; Stella K. Chung; Hong Yan
Summary
CIDERS formalizes cloud-edge LLM collaboration as a personalized bilevel optimization problem, with edge-side personalization at the upper level and cloud-side knowledge transfer at the lower level. Its solver decomposes models into a lear…
Method
Kerangka yang diusulkan memformalkan kolaborasi LLM cloud-edge sebagai masalah optimasi bilevel yang dipersonalisasi. Misalkan $\theta$ menyatakan parameter model global di sisi c…
Results
Eksperimen ekstensif menunjukkan bahwa CIDERS secara konsisten mengungguli baseline kompetitif pada jalur edge terkompresi. Hasil kuantitatif utama meliputi: - **Penalaran matematika**: keunggulan 3,…
Bassel Soudan; Sohail Abbas; Ahmed Kubba; Manar Wasif Abu Talib; Qassim Nasir
Summary
This paper experimentally compares four prominent Federated Learning frameworks—FedML, Flower, Substra, and OpenFL—under increasing client counts, revealing distinct trade-offs in accuracy, loss, training time, and resource usage. OpenFL e…
Method
Penulis mengimplementasikan Federated Learning pada jumlah klien yang bervariasi menggunakan setiap kerangka kerja. Mereka mengukur dampak peningkatan jumlah klien terhadap: - Tot…
Results
Hasilnya menunjukkan karakteristik kinerja yang berbeda di antara kerangka kerja: - **Flower**: Menampilkan loss yang luar biasa tinggi. - **FedML**: Mencapai rentang akurasi yang sangat rendah, yait…
Saranraj S; Saranya M S; Alex David S; Ajay Kumar A
Summary
SWB-DM replaces coordinate-wise order-statistic aggregation with a trimmed sliced-Wasserstein barycenter plus a delayed-momentum cache spanning the full client population, removing the fragile fair-sample assumption of partial participatio…
Method
SWB beroperasi pada geometri pembaruan klien alih-alih statistik tatanan koordinat. Setiap pembaruan klien diiris menjadi proyeksi satu dimensi; pada setiap irisan, barycenter Was…
Results
Program empiris mencakup 448 konfigurasi CIFAR-10, plus CIFAR-100, FEMNIST, dan uji skalabilitas 500 klien. Beberapa mode kegagalan yang berbeda secara mekanistik muncul pada pertahanan sebelumnya: -…
Cnuas is an open-source rack-scale emulation platform that functionally reproduces AI/HPC infrastructure—including RDMA NICs, RoCEv2/InfiniBand switching, GPU peer fabric, and OpenBMC management—on commodity hosts. It targets experimentati…
Method
Cnuas dirancang sebagai platform emulasi berbasis software-defined yang mengikuti arsitektur dasar OCP Open Rack v3. Metodologi berpusat pada emulasi fungsional komponen rack-scal…
Results
Makalah ini menyajikan hasil prototipe terbatas untuk platform inti dan ekstensinya. Prototipe ini menunjukkan kelayakan emulasi fungsional untuk infrastruktur AI/HPC rack-scale pada host komoditas. …
BOA introduces online beamwidth adaptation for filtered approximate nearest neighbor search on a single GPU, using a multi-phase search that starts with a narrow beam and progressively refines only uncertain queries. This renders recall la…
Method
BOA mengatasi tradeoff recall-throughput dengan pencarian multi-fase. Semua kueri pertama-tama dievaluasi dengan berkas sempit, dan hanya kueri dengan hasil tidak pasti yang secar…
Results
Eksperimen menunjukkan bahwa, untuk 10.000 kueri, adaptasi daring mencapai recall 94,05% hingga 99,96% dengan lebar berkas rata-rata berkisar 22 hingga 77, sedangkan pendekatan non-adaptif memerlukan…
Abdinasir Ismael Hashi; Osman Abdullahi Jama; Abdirizak Mohamed Hashi
Summary
QR-DSIF combines particle swarm optimization, ant colony optimization, blockchain-based trust, edge computing, and CRYSTALS-Kyber post-quantum cryptography to enable secure, low-latency synchronization in the Industrial Metaverse. Simulati…
Method
Kerangka QR-DSIF dievaluasi melalui simulasi. Komponen utamanya meliputi: - **Particle Swarm Optimization (PSO)** untuk alokasi sumber daya dan penyeimbangan beban di antara node …
Results
Hasil simulasi menunjukkan efektivitas QR-DSIF: - **Efisiensi routing ACO**: Panjang rute awal sekitar 650 unit; setelah 11 iterasi, berkurang menjadi 22 unit, mencapai efisiensi routing 98%. - **Sko…
This paper proposes a unified, layered microservices architecture for computing-empowered telemedicine, integrating H-IoT edge sensing, cloud-native orchestration, and FHIR-compliant interoperability. It surveys federated learning, multimo…
Method
Makalah ini mengadopsi metodologi sintesis tingkat sistem, bukan uji empiris tunggal. Makalah ini membangun arsitektur berbasis microservices berlapis yang terpadu yang mengintegr…
Results
Makalah ini melaporkan sintesis terstruktur atas temuan arsitektural dan algoritmik, bukan hasil benchmark numerik. Arsitektur microservices berlapis yang diusulkan ditunjukkan mampu mendukung kelinc…
This paper reviews how blockchain's decentralization, immutability, and consensus mechanisms enhance network security in IoT and cloud environments, while addressing scalability, interoperability, and energy efficiency challenges.
Method
Studi ini didasarkan pada tinjauan literatur ekstensif atas penelitian terkini yang diterbitkan di IEEE, Springer, dan Elsevier, dilengkapi studi kasus eksperimental kerangka keam…
Results
Tinjauan ini mengungkapkan bahwa integrasi blockchain secara signifikan meningkatkan keamanan jaringan di beberapa domain. Dalam mitigasi DDoS, solusi berbasis blockchain memungkinkan deteksi dan res…
