A Comparative Analysis of Distributed Linear Solvers under Data Heterogeneity
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Velasevic, Boris, Parasnis, Rohit, Brinton, Christopher G., Azizan, Navid |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Asynchronous Federated Reinforcement Learning with Policy Gradient Updates: Algorithm Design and Convergence Analysis
von: Lan, Guangchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lan, Guangchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ADF-LoRA: Alternating Low-Rank Aggregation for Decentralized Federated Fine-Tuning
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AMP4EC: Adaptive Model Partitioning Framework for Efficient Deep Learning Inference in Edge Computing Environments
von: Zhang, Guilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Guilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TAGC: Optimizing Gradient Communication in Distributed Transformer Training
von: Polyakov, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Polyakov, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPARK: Igniting Communication-Efficient Decentralized Learning via Stage-wise Projected NTK and Accelerated Regularization
von: Xia, Li
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Li
Veröffentlicht: (2025)
Aergia: Leveraging Heterogeneity in Federated Learning Systems
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Towards Optimal Heterogeneous Client Sampling in Multi-Model Federated Learning
von: Zhang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Machine Learning-Data Driven Replication Strategies Enhance Fault Tolerance in Large-Scale Distributed Systems
von: Murimi, Almond Kiruthu
Veröffentlicht: (2025)
von: Murimi, Almond Kiruthu
Veröffentlicht: (2025)
Asynchronous Multi-Server Federated Learning for Geo-Distributed Clients
von: Zuo, Yuncong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zuo, Yuncong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XFED: Non-Collusive Model Poisoning Attack Against Byzantine-Robust Federated Classifiers
von: Mouri, Israt Jahan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mouri, Israt Jahan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Taxonomy and Resolution Strategy for Client-Level Disagreements in Federated Learning
von: Rosendal, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rosendal, Daan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DAGER: Exact Gradient Inversion for Large Language Models
von: Petrov, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Petrov, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Roadmap for Edge AI: A Dagstuhl Perspective
von: Ding, Aaron Yi, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Ding, Aaron Yi, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Parameterizing Federated Continual Learning for Reproducible Research
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Asynchronous Byzantine Federated Learning
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hyper-parameter Optimization for Federated Learning with Step-wise Adaptive Mechanism
von: Saadati, Yasaman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Saadati, Yasaman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Diffusion Models with Federated Learning
von: de Goede, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Goede, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Connecting Large Language Model Agent to High Performance Computing Resource
von: Ma, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantize Once, Train Fast: Allreduce-Compatible Compression with Provable Guarantees
von: Xin, Jihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xin, Jihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Comparison of Autoscaling Frameworks for Containerised Machine-Learning-Applications in a Local and Cloud Environment
von: Schroeder, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Schroeder, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AutoDDL: Automatic Distributed Deep Learning with Near-Optimal Bandwidth Cost
von: Chen, Jinfan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Jinfan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CodeCRDT: Observation-Driven Coordination for Multi-Agent LLM Code Generation
von: Pugachev, Sergey
Veröffentlicht: (2025)
von: Pugachev, Sergey
Veröffentlicht: (2025)
Separating Intelligence from Execution: A Workflow Engine for the Model Context Protocol
von: Parmar, Abhinav Singh
Veröffentlicht: (2026)
von: Parmar, Abhinav Singh
Veröffentlicht: (2026)
Prima.cpp: Fast 30-70B LLM Inference on Heterogeneous and Low-Resource Home Clusters
von: Li, Zonghang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zonghang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SI-ChainFL: Shapley-Incentivized Secure Federated Learning for High-Speed Rail Data Sharing
von: Zhao, Mingjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Mingjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Federated Few-Shot Learning on Neuromorphic Hardware: An Empirical Study Across Physical Edge Nodes
von: Motta, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Motta, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Federated Learning for Traffic Flow Prediction with Synthetic Data Augmentation
von: Orozco, Fermin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Orozco, Fermin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedPLT: Scalable, Resource-Efficient, and Heterogeneity-Aware Federated Learning via Partial Layer Training
von: Dabaja, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dabaja, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
When Does Global Attention Help? A Unified Empirical Study on Atomistic Graph Learning
von: Chowdhury, Arindam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chowdhury, Arindam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Agentic Compilation: Mitigating the LLM Rerun Crisis for Minimized-Inference-Cost Web Automation
von: Chundru, Jagadeesh
Veröffentlicht: (2026)
von: Chundru, Jagadeesh
Veröffentlicht: (2026)
SparkAttention: High-Performance Multi-Head Attention for Large Models on Volta GPU Architecture
von: Xu, Youxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Youxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Full Compression Pipeline for Green Federated Learning in Communication-Constrained Environments
von: Colybes, Elouan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Colybes, Elouan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Uncertainty Estimation in Multi-Agent Distributed Learning for AI-Enabled Edge Devices
von: Radchenko, Gleb, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Radchenko, Gleb, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning In Chaos: Efficient Autoscaling and Self-Healing for Multi-Party Distributed Training
von: Feng, Wenjiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Wenjiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hector: An Efficient Programming and Compilation Framework for Implementing Relational Graph Neural Networks in GPU Architectures
von: Wu, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Training LLMs on HPC Systems: Best Practices from the OpenGPT-X Project
von: Penke, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Penke, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Building Private LLMs: Exploring Multi-Node Expert Parallelism on Apple Silicon for Mixture-of-Experts Large Language Model
von: Chen, Mu-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Mu-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Near-Optimal Sparse Allreduce for Distributed Deep Learning
von: Li, Shigang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Shigang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Accelerating Geo-distributed Machine Learning with Network-Aware Adaptive Tree and Auxiliary Route
von: Li, Zonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HFedATM: Hierarchical Federated Domain Generalization via Optimal Transport and Regularized Mean Aggregation
von: Nguyen, Thinh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nguyen, Thinh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Asynchronous Federated Reinforcement Learning with Policy Gradient Updates: Algorithm Design and Convergence Analysis
von: Lan, Guangchen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
ADF-LoRA: Alternating Low-Rank Aggregation for Decentralized Federated Fine-Tuning
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
AMP4EC: Adaptive Model Partitioning Framework for Efficient Deep Learning Inference in Edge Computing Environments
von: Zhang, Guilin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
TAGC: Optimizing Gradient Communication in Distributed Transformer Training
von: Polyakov, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SPARK: Igniting Communication-Efficient Decentralized Learning via Stage-wise Projected NTK and Accelerated Regularization
von: Xia, Li
Veröffentlicht: (2025)