high-performance computing
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Menos es más: ¿cuánta memoria contigua es necesaria?
Este artículo de Solidean investiga la cantidad óptima de contigüidad de memoria lineal necesaria para un rendimiento máximo en cálculos de alta velocidad. La sabiduría convencional dicta que la memoria lineal y contigua siempre es la mejor opción, pero este estudio experimental desafía esa idea, de
Computadoras zettaflop: ¿un futuro posible?
El artículo "¿Alguna vez tendré una computadora zettaflop?" explora la ambiciosa meta de poseer una computadora con una capacidad de procesamiento de un zettaflop (10^21 FLOPS), y los desafíos técnicos y económicos que implica. Para poner esto en perspectiva, un exaflop es ya una cantidad considerab
Flash-KMeans: K-Means Veloz para Sistemas Online
El algoritmo K-Means es una técnica fundamental en aprendizaje automático para agrupar datos similares. Tradicionalmente, se ha utilizado para tareas como organizar conjuntos de datos o preprocesar incrustaciones (embeddings), pero su aplicación en tiempo real, en sistemas online, ha sido limitada p
Cálculos dispersos: nuevo método optimiza el rendimiento
El cálculo eficiente con datos dispersos (sparse data) es crucial en muchas áreas científicas y de ingeniería, desde simulaciones físicas hasta aprendizaje automático. Sin embargo, optimizar el código para estas operaciones, especialmente en hardware diverso como diferentes GPUs, puede ser extremada
Kovan: Nueva Biblioteca Rust para Gestión de Memoria
Este artículo del blog de vertexclique.com introduce Kovan, una nueva biblioteca de Rust diseñada para abordar un problema crítico en sistemas concurrentes de alto rendimiento: la recolección de memoria wait-free. El problema surge al usar estructuras de datos lock-free, como las proporcionadas por