distributed-computing

Hacer que los modelos de IA grandes sean más económicos, rápidos y accesibles

Machine Learning, Deep Learning, PostgreSQL, Sistemas Distribuidos, Node.js, Golang

Hazelcast es una plataforma de datos en tiempo real unificada que combina procesamiento de flujos con un almacén de datos rápido, lo que permite a los clientes actuar instantáneamente sobre datos en movimiento para obtener información en tiempo real.

Automatiza flujos de trabajo de código y datos con notebooks interactivos de Elixir

Motor de datos de alto rendimiento para IA y cargas de trabajo multimodales. Procesa imágenes, audio, video y datos estructurados a cualquier escala

Proto Actor: actores distribuidos ultrarrápidos para Go, C# y Java/Kotlin.

Sistema map/reduce distribuido rápido, eficiente y escalable, con ejecución DAG, en memoria o en disco, escrito en Go puro, que se ejecuta de forma independiente o distribuida.

Una biblioteca de PyTorch modular, enfocada en primitivas y nativa de Python para el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning).

Investigación y desarrollo de deep learning acelerado

Reemplazo directo de Apache Spark escrito en Rust, que unifica el procesamiento por lotes, el procesamiento de flujos y las cargas de trabajo de IA intensivas en computación.

zenoh unifica datos en movimiento, datos en uso, datos en reposo y computaciones. Combina cuidadosamente el pub/sub tradicional con almacenamientos, consultas y computaciones geodistribuidos, manteniendo al mismo tiempo un nivel de eficiencia temporal y espacial que supera con creces cualquiera de las pilas tecnológicas convencionales.

Inferencia de LLM distribuida. Conecte dispositivos domésticos en un clúster potente para acelerar la inferencia de LLM. Más dispositivos significan una inferencia más rápida.

Una lista de artículos sobre consenso distribuido.

Software de código abierto para computación voluntaria y computación en grid.

Microsoft Graph Engine

Una interfaz unificada para computación distribuida. Fugue ejecuta código SQL, Python, Pandas y Polars en Spark, Dask y Ray sin necesidad de reescrituras.

¡Domine el Aprendizaje Federado en 2 horas: ejecútelo en su PC!

Todo sobre el aprendizaje federado, incluyendo artículos de investigación, libros, código, tutoriales, vídeos y más

un lenguaje de programación paralela productivo

Almacenamiento distribuido MooseFS: sistema de archivos distribuido en red / almacenamiento definido por software de código abierto, nivel petabyte, tolerante a fallos, de alto rendimiento y escalable

Proto Actor: actores distribuidos ultrarrápidos para Go, C# y Java/Kotlin

Inferencia de GPU serverless ultrarrápida, sandboxes y trabajos en segundo plano

Un programador de tareas distribuido para Dask

Interfaz de investigación basada en Python para optimización de caja negra e hiperparámetros, basada en el servicio interno Google Vizier Service.

:books: Introducción a la infraestructura distribuida: Linux y sistemas operativos | Sistemas distribuidos | Computación distribuida | Bases de datos | Redes | Virtualización y orquestación | Big Data y computación en la nube

Un clúster distribuido y de crowdsourcing para la generación de arte y texto con IA

Implementación de aprendizaje eficiente en comunicación de redes profundas a partir de datos descentralizados

La versión actual, eficiente y de nivel industrial de Holochain en Rust.

Un framework de flujos de trabajo distribuido, escalable y de alto rendimiento basado en Golang

SmartSql = MyBatis en C# + .NET Core + Caché (Memoria | Redis) + División de lectura/escritura + PropertyChangedTrack + Repositorio dinámico + InvokeSync + Diagnóstico.