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arXiv:2610.38069v1 발표 유형: 신규 초록: 단시간 푸리에 변환(STFT)은 긴 신호의 짧은 지속 시간 창에 대해 푸리에 변환을 계산하며, 이를 통해 주파수가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 특성화한다. 푸리에 변환 알고리즘, 특히 고속 푸리에 변환(FFT) 알고리즘은 병렬 컴퓨팅을 활용하기 위해 잘 발전되어 왔지만, 병렬 단시간 푸리에 변환 알고리즘의 성능을 이해하는 데 관한 연구는 아직 제한적이다. 본 연구에서는 FFT 기반 알고리즘과 준병렬 피드포워드 알고리즘 두 가지를 구현하고, 서로 비교 분석하였다. 그 결과, 낮은 동시성 환경에서는 준병렬 알고리즘이 실행 시간 면에서 우수하지만, …
arXiv:2610.39017v1 발표 유형: 신규 초록: 분산 합의 및 일관성 프로토콜은 이해하기 어렵지만 클라우드의 기반이 되므로, 배포 전에 종종 엄격한 증명과 형식 검증 과정을 거칩니다. 그러나 프로토콜 수정에는 이러한 수준의 엄밀성이 거의 적용되지 않으며, 생산 환경에서는 이러한 수정이 빈번히 발생해 안전성을 위협합니다. 본 논문에서는 수동 수정으로 인한 안전성 위반 위험을 제거하기 위해, 분산 프로토콜을 위한 자동 최적화 도구인 DistOptimize를 제안합니다. DistOptimize는 학술용 언어에서 개발된 처리량 최적화 기법을 실제 운영 환경에서 사용되는 프레임워크에 적용하고, Rocq 언어를 통해 재작성의 정확성을 검증하며, 교정과 ILP 기반 탐색을 결합하여 이를 자동으로 적용합니다.
arXiv:2610.39981v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 과학 워크플로우는 분산된 HPC 자원에서 실행되므로, 과학 데이터 산출물이 어떻게 생성되는지와 왜 동일한 워크플로우 실행에서도 매우 다른 결과가 나올 수 있는지를 설명하기가 어렵습니다. 기존 시스템은 주로 분산 워크플로우 실행 또는 퍼베넌스 관리에만 집중하며, 세밀한 수준의 퍼베넌스를 분산 과학 데이터 아티팩트의 본질적 속성으로 다루는 경우는 드뭅니다. 우리는 TRACEs(고급 컨테이너화 실행을 위한 추적 가능한 런타임)를 제안합니다. 이는 분산된 컨테이너화된 과학 워크플로우를 위한 퍼베넌스 아키텍처로서, 생성된 모든 데이터 아티팩트에 데이터 계보와 실행 컨텍스트를 직접 내장합니다. 퍼베넌스를 워크플로우 오케스트레이션과 분리함으로써, TRACEs는 아티팩트 중심의 퍼베넌스를 일반화합니다.
OpenAI, PerturbAI, 그리고 Scripps Research가 어떻게 분산형 AI 에이전트를 사용해 수백만 개의 뇌세포 데이터에서 유망한 연구 방향을 찾아냈는지 확인해 보세요.
