AI Model Optimization on AWS Inferentia and Trainium
使用 AWS Neuron SDK 加速 ML 的技巧照片由 julien Tromeur 在 Unsplash 上拍摄我们正处于人工智能的黄金时代，尖端模型颠覆了行业并准备改变我们所知的生活。推动这些进步的是越来越强大的人工智能加速器，例如 NVIDIA H100 GPU、Google Cloud TPU、AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片等。随着选项数量的增加，选择最适合我们的机器学习 (ML) 工作负载的平台的挑战也随之而来——考虑到与 AI 计算相关的高成本，这是一个至关重要的决定。重要的是，对每个选项进行全面评估需要确保我们最大限度地利用它以充分利用其功能。
From Learning To Performance: Rethinking The Learning Needs Analysis
为了使学习解决方案真正有效，应事先进行详细的性能分析，以确定阻碍组织实现其目标的性能差距的确切原因。本文首次发表于 eLearning Industry。
Evaluation of the Bridge Supplement Set overhead cable system with uneven bank heights
摘要：开发了一个数值模型，用于分析环境条件和施工布局对现代化桥梁补充组 (BSS) 结构能力的影响。环境变量包括均匀和不均匀的河岸高度、土壤强度、河流宽度和河流流速条件。施工变量包括塔架位置、塔架拉线方向和悬链线长度。负载条件，即河流对桥梁的拖拽力，保守地应用，假设整个河流宽度的流速均匀，以考虑 BSS 可能使用的广泛操作环境。系统性能分析为 BSS 的几种构造优化提供了参考，以在考虑的广泛条件下最大限度地提高系统能力。发现悬链线长度对系统性能的影响最大，这表明悬链线长度的轻微增加将大大减少 BSS 关键部件的负载，从而提高系统的容量和安全性。开发了一个独立的计算机程序，以快速为各种操作条件提
Soldier Center’s Small Unit Performance Analytics event advances Soldier performance research
马萨诸塞州纳蒂克 – 美国陆军作战能力发展司令部士兵中心 (DEVCOM SC) 完成了第五次小型部队性能分析...
