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World File Search System处理单元
具有张量处理单元的大规模量子化学
在基于量子的计算方法领域，密度泛函理论 (DFT) 尤其引人注目，因为它能够以相对较低的计算成本为广泛的系统产生准确的结果。8 因此，每年都有大量的计算研究利用 DFT 计算。例如，美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 报告称，2018 年其超级计算机资源的近 30% 仅用于 DFT 计算。9 广泛的研究和开发工作不断致力于优化 DFT 计算的性能和准确性，从而产生了大量开源和商业 DFT 软件包。10 一些软件包可以利用专用硬件（例如通用图形处理单元 (GPU)）来承担大部分工作负载。 11 − 17 然而，在传统的 DFT 实现中，即没有对密度矩阵或哈密顿矩阵进行特定的稀疏性假设，计算成本与描述系统所用轨道数量 N 的三次方成比例（在本文中称为 O(N3) DFT），并且这种立方缩放通常使模拟大型系统（如蛋白质−配体复合物或金属−有机框架）18 的成本变得非常昂贵。
中央处理单元 (CPU)
PC 的 CPU 通常安装在一个称为微处理器的单芯片上。连接到计算机的大多数设备都与 CPU 通信以执行任务。CPU 速度表示 CPU 每秒执行的周期数，这决定了它完成任务的速度。第一个英特尔 CPU T 的运行速度为 108KHz ≈ 每秒 108,000 个周期。但如今速度为 3.5GHz 至每秒 35 亿个周期或更高。CPU 的效率是指高速准确地执行指令的能力。
安全处理单元的保护配置文件
谈到物联网，网络安全标签是全球许多地区（新加坡、英国、欧盟等）的热门话题。一个有趣的部分是标签的基准。一个明智的选择是使用现有的 NIST 8259 最低安全要求，该要求已经引起了业界的广泛关注。标签可能还会引入一个级别概念（例如 1 到 3），类似于白色家电能效等级。另一个有趣的观点是供应商将如何证明他们已经遵守了这些要求。对于较低级别，这可以通过自我声明来完成，而较高级别可能需要由 UL 或 SGS 等测试机构进行独立验证。后者需要定义测试概念并标准化测试向量以进行主观测试。这可能会变得复杂。由于较高的标签级别可能会针对更大的评估深度和更深入的测试，另一方面，范围内的物联网设备将各自具有丰富而复杂的功能。因此，每个物联网设备的工作量很大，反过来，这种方法很难扩展。
安全处理单元的保护配置文件
谈到物联网，网络安全标签是全球许多地区（新加坡、英国、欧盟等）的热门话题。一个有趣的部分是标签的基准。一个明智的选择是使用现有的 NIST 8259 最低安全要求，该要求已经引起了业界的广泛关注。标签可能还会引入一个级别概念（例如 1 到 3），类似于白色家电能效等级。另一个有趣的观点是供应商将如何证明他们已经遵守了这些要求。对于较低级别，这可以通过自我声明来完成，而较高级别可能需要由 UL 或 SGS 等测试机构进行独立验证。后者需要定义测试概念并标准化测试向量以进行主观测试。这可能会变得复杂。由于较高的标签级别可能会针对更大的评估深度和更深入的测试，另一方面，范围内的物联网设备将各自具有丰富而复杂的功能。因此，每个物联网设备的工作量很大，反过来，这种方法很难扩展。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
多模航天器推进系统的电源处理单元和馈电系统开发
多模式航天器推进系统集成了两种或多种使用共享推进剂的推进模式。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校目前正在与 Froberg Aerospace, LLC 合作开发一种结合化学分解模式和电喷雾模式的多模式系统。从根本上讲，多模式航天器推进系统由推进器、电源处理单元和推进剂进料系统组成。本文详细介绍了之前开发的原型单推进剂电喷雾推进器的电源处理单元和进料系统的持续开发。电源处理单元由两个独立的升压电路组成，一个在电喷雾操作期间提供 3.25 kV DC，另一个在化学模式操作期间提供 24 V DC。进料系统架构是一个单一的气体加压系统，每个操作模式都有不同的流路，并且必须在电喷雾模式下提供约 850 nL/s 的体积流速，在化学模式下提供 100 μL/s 的体积流速。
利用量子处理单元上的量子生物技术来改善蛋白质结合位点的测定
简洁地模拟蛋白质结合对于理解不同生物系统之间的相互作用、设计有影响力的新生物化合物以及构建结合生物系统和非生物系统（如晶体和非晶态系统）的生物材料至关重要。近年来，基因疗法有望治愈各种疾病，而 CRISPR 的发展进一步放大了这种希望，这使得这一点尤为重要。由于每种氨基酸都很复杂，因此精确的建模仍然很困难。虽然有许多精确的模型描述蛋白质与其他蛋白质或某些溶剂中的相互作用，但模拟温度的影响、同一区域内其他系统引起的扰动的影响等仍然极其困难[1]。如果将功能类分配给整个功能，则随着氨基酸数量的增加，结合函数的求解难度将呈指数级增长，这使得只能在多项式时间内工作的计算机无法有效求解所有可能的组合。这个问题有两类解决方案。一类涉及在生物建模领域使用机器学习和人工智能。这需要用多项式模型来近似指数模型，并使用大量蛋白质信息数据集和高性能聚类来识别所分析蛋白质与测试数据之间的相似性和差异性。虽然这已经取得了巨大的成功，特别是通过展示结合模型的更高精度，但模型的数据强度意味着机器学习的精确度取决于输入的数据。虽然这对于机器学习影响的其他领域来说不是问题，例如在语音识别中，许多类型的语音模式的数据集很容易获得，但蛋白质建模仍然依赖于纳米级成像和分析技术来表征对接位点和氨基酸之间的连接。
在图形处理单元上检测大型生物网络中有影响力节点的高效并行算法
在生物网络中，某些节点比其他节点更有影响力。最具影响力的节点是那些其消除会导致网络崩溃的节点，而检测这些节点在许多情况下至关重要。然而，当生物网络规模很大时，这是一项艰巨的任务。在本文中，我们设计并实现了一种高效的并行算法，利用图形处理单元 (GPU) 检测大型生物网络中的有影响力节点。所提出的并行算法背后的基本概念是重新设计几个计算量巨大的检测有影响力节点的程序，并将其转化为相当高效的 GPU 加速原语，如并行排序、扫描和缩减。四个局部指标，包括度中心性 (DC)、伴随行为 (CB)、聚类系数 (CC) 和 H 指数，用于衡量节点影响力。为了评估所提出的并行算法的效率，在实验中采用了五个大型真实生物网络。实验结果表明：(1) 与相应的串行算法相比，所提出的并行算法可以实现大约 48 ∼ 94 的加速比； (2) 与在多核 CPU 上开发的基线并行算法相比，所提出的并行算法对于 DC 和 H-Index 的加速比为 5 ∼ 9，而对于 CB 和 CC 的加速比由于度分布不均匀而略慢；(3) 当使用 DC 和 H-Index 时，所提出的并行算法能够在不到 3 秒的时间内检测出由 1.5 亿条边组成的大型生物网络中的影响节点。© 2019 Elsevier BV 保留所有权利。
中央处理单元 (CPU)
LEC。6.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................计算机科学基础