解决方案 NetApp 和 Run:AI 合作简化了 AI 工作负载的编排,简化了深度学习 (DL) 的数据管道和机器调度流程。通过简化、加速和集成经过验证的 NetApp ONTAP AI 架构的数据管道,您可以充分实现 AI 和 DL 的前景。Run:AI 的 AI 工作负载编排增加了一个专有的基于 Kubernetes 的调度和资源利用率平台,以帮助研究人员管理和优化 GPU 利用率。这些产品共同支持在不同的计算节点上并行运行大量实验,并快速访问集中存储上的许多数据集。
n eupraxia的高级加速器高质量束激光注射器(LPI)[1] IJCLAB [2]:10 Hz 200Mev LPI测试设施的准备技术设计阶段和未来的高梯度加速器R&D R&D
2023 年 7 月 12 日 — Clarifai 使政府机构能够将人工智能添加到其软件中。借助计算机视觉、大型语言和音频模型,...
摘要。在本文中,我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD(计算流体动力学)模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟,并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN(卷积神经网络)监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间,或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验,我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
我们批次内的初创企业将有机会参与我们广泛的加速器计划,该计划由八个模块组成,每个模块又有不同的主题:从研讨会、一对一辅导到指导计划和社交活动。一旦您被接受,我们将根据您在创业旅程中的阶段和您的个人资料共同分析您当前的需求,以便从以下模块中创建定制投资组合:
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存:工作负载性能的新功能?
在其出色的铅文章中,“由气候变化引起的免疫介导的疾病 - 相关的环境危害:缓解和适应”,Agache等。(1)生动地描绘了人类免疫系统如何因气候变化而失调。他们的及时审查是在COP28结束后不久的吉祥时刻发表的,即联合国第28个联合国(联合国会议),以协商全球对气候变化的反应 - 根据联合国气候变化的行政部长西蒙·斯蒂尔(Simon Stiell)的说法,这标志着“化石燃料时代的终结”。在COP28上,全球领导人致力于2030年,并在2030年和“从化石燃料过渡”中进行三重可再生能源生产。这并不是太早了,鉴于2018年领先的气候科学家 - 通过气候间的面板
开创性巩固了Syensqo对美国电动汽车电池供应链的关键支持,并在佐治亚州奥古斯塔(Augusta)的新生产设施(美国电池带的核心)
指导和指导者:Ann Almgren、Don Willcox、Weiqun Zhang、Aaron Lattanzi 计算科学与工程中心 (CCSE)、AMCR 部门、伯克利实验室
○ITHACA,实时高级计算应用程序,是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户(培训)的教育计划(FEM)。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
