元计算Meta Computing总结
元计算总结:Meta Computing互联网计算的新范式概要在信息基础设施不断进步的今天,学术界和工业界一直在探索新的计算范式,以充分利用计算能力。Meta Computing是一种新兴的计算范式,旨在利用互联网上所有可用的计算资源,为任何任务或个人提供高效、容错和个性化的服务,并具有强大的安全和隐私保障。简而言之,Meta Computing将互联网虚拟化为一个巨大的计算机,即“网络即计算机(NaaC)”,或简称为“Meta Computer”。
背景自20世纪60年代以来,计算范式经历了显著的发展,从最初的客户端-服务器模型演变为云计算、物联网(IoT)和边缘计算等新型模型。这些范式的发展主要是基于高性能后端、个人电脑前端和物联网终端端的基础设施类型。然而,随着对各种计算资源需求的增加,客户端-服务器模型沿着三个方向发展,而这些方向在20世纪末之前用户群体和应用领域几乎没有重叠。这种融合突显了计算能力供需之间的巨大差距,即计算资源(CPU、带宽等)的线性增长无法满足终端设备不断产生的海量数据的指数级增长需求。这一矛盾推动了边缘计算的出现,其核心主题是实现云-边-端协调,充分利用网 ...
plato运行测试
程序运行
plato运行测试今天安装、配置并且运行了plato,完成一个其中的小实验FedAtt,结果如下:
最终的运行结果:[Server #29348] Global model accuracy: 78.44%
论文阅读-A_Low_Complexity_Algorithm_with_OgenTRegretandO1Constraint_Violations_for_Online_Convex_Optimization_with_Long_Term_Constraints
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A Low Complexity Algorithm with O($\sqrt{T}$) Regret and O(1) Constraint Violations for Online Convex Optimization with Long Term Constraints(未完待续)题目:A Low Complexity Algorithm with O($\sqrt{T}$) Regret and O(1) Constraint Violations for Online Convex Optimization with Long Term Constraints
出处:JMLR
时间:2020
作者:Hao Yu eeyuhao@gmail.comDepartment of Electrical EngineeringUniversity of Southern CaliforniaLos Angeles, CA, 90089-2565, USA
Michael J. Neely mjneely@usc.eduDepartment of Electrical E ...
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摘要:结论:研究背景研究目的论文贡献相关工作论文方法方法一方法二方法三实验与结果个人想法引用内容(自用):图片引用:
论文阅读_Online_Distributed_Optimization_with_Efficient_Communication_via_Temporal_Similarity
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Online Distributed Optimization with Efficient Communication via Temporal Similarity题目:基于时间相似性的高效通信在线分布式优化
出处:CCFA-INFOCOM
时间:2023
作者:Juncheng Wang∗, Ben Liang∗, Min Dong†, Gary Boudreau‡, and Ali Afana‡∗Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, Canada,†Department of Electrical, Computer and Software Engineering, Ontario Tech University, Canada, ‡Ericsson Canada, Canada
摘要:考虑网络系统中的在线分布式优化,其中由服务器辅助的多个设备协同最小化可能随时间变化的全局损失函数序列的积累。为了减少通信量,设备向服务器发送量化和压缩的本地决策,从而产生嘈杂 ...
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