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World File Search System加速计
s.v.国家技术学院...
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业并塑造了技术的未来。在机器学习中的进步，例如深度学习和生成模型，启用了准确的数据分析以及从医疗保健到自动驾驶汽车的应用中的类似人类的相互作用。由CUDA和OPENMP提供支持的加速计算增强了计算硬件解决大规模现实世界问题的功能。通用图形处理单元（GPGPU）经过精心开发，可以提供加速计算来解决各种机器学习相关任务。可以通过利用GPU和处理器芯片中多个处理核心的功率实时解决许多计算问题。这个短期培训计划可帮助参与者使用机器学习和加速计算来解决与不同计算领域有关的知识。
伯克利 Marvell 纳米实验室
多晶硅加速计、安全气囊传感器的基础、静电驱动微电机 IC 处理的压电麦克风 世界上最小（2000 年）栅极长度晶体管（15nm） 第一个 finFET 3D 晶体管之一
Amlac-25.docx
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业和塑造工业。用于解决大规模现实世界问题的ComputingHardware的增强性图形图形处理单元（GPGPU）已得到很好的开发，以提供用于解决各种机器学习相关任务的加速计算。
利用海军声纳测量距离对海洋哺乳动物行为反应的影响
团队使用的监测标签是高分辨率的行为记录标签，部署在南加州近海观测站 (SCORE) 的柯氏喙鲸 (Ziphius cavirostris) 和 ESA 列出的长须鲸 (Balaenoptera physalus) 身上。主要标签是 Wildlife Computers/Andrews Whale Lander 标签的新版本，称为 Lander2 标签。该标签包括 Fastloc GPS 和 3 轴加速计和磁力计（可以检测动物精细动作和方向的传感器）以及标准深度和温度传感器。所有传感器都位于一个更具流体动力学的封装内，预计可以保持连接更长时间。
Blackwell -AI
NVIDIA Blackwell体系结构引入了生成AI和加速计算的开创性进步。将第二代变压器引擎的结合与更快和更宽的NVIDIA NVLINK™互连一起，将数据中心推向了一个新时代，与以前的建筑生成相比，其性能更高。NVIDIA机密计算技术的进一步进步提高了实时LLM推论的安全性水平，而无需绩效妥协。和Blackwell的新型减压引擎以及Spark Rapids™库结合使用，将无与伦比的数据库性能传递到燃料数据分析应用程序。Blackwell的多个进步建立在几代加速计算技术的基础上，以定义具有无与伦比的性能，效率和规模的生成AI的下一章。