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用于多芯片 GPU 的晶圆光子网络
在过去十年中，图形处理单元 (GPU) 的进步推动了人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC) 和数据分析领域的重大发展。要在这些领域中的任何一个领域继续保持这一趋势，就需要能够不断扩展 GPU 性能。直到最近，GPU 性能一直是通过跨代增加流式多处理器 (SM) 的数量来扩展的。这是通过利用摩尔定律并在最先进的芯片技术节点中使用尽可能多的晶体管数量来实现的。不幸的是，晶体管的缩放速度正在放缓，并可能最终停止。此外，随着现代 GPU 接近光罩极限（约 800 平方毫米），制造问题进一步限制了最大芯片尺寸。而且，非常大的芯片会导致产量问题，使大型单片 GPU 的成本达到不理想的水平。GPU 性能扩展的解决方案是将多个物理 GPU 连接在一起，同时向软件提供单个逻辑 GPU 的抽象。一种方法是在印刷电路板 (PCB) 上连接多个 GPU。由于提供的 GPU 间带宽有限，在这些多 GPU 系统上扩展 GPU 工作负载非常困难。封装内互连（例如通过中介层技术）比封装外互连提供更高的带宽和更低的延迟，为将 GPU 性能扩展到少数 GPU 提供了一个有希望的方向 [1]。晶圆级集成更进一步，通过将预制芯片粘合在硅晶圆上，为具有数十个 GPU 的晶圆级 GPU 提供了途径 [2]。不幸的是，使用电互连在长距离上以低功耗提供高带宽密度从根本上具有挑战性，从而限制了使用电中介层技术进行 GPU 扩展。在本文中，我们提出了光子晶圆网络 (NoW) GPU 架构，其中预先制造和预先测试的 GPU 芯片和内存芯片安装在晶圆级中介层上，该中介层通过光子网络层连接 GPU 芯片，同时将每个 GPU 芯片与其本地内存堆栈电连接，如图 1 所示。光子-NoW GPU 架构的关键优势在于能够在相对较长的晶圆级距离（高达数十厘米）内以低功耗实现高带宽密度。本文的目标是展示光子-NoW 的愿景
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 架构
图 1. 现代云数据中心工作负载需要 NVIDIA GPU 加速 .......................................................... 8 图 2. NVIDIA A100 中的新技术.................................................................................... 10 图 3. 新 SXM4 模块上的 NVIDIA A100 GPU ........................................................................ 12 图 4. 用于 BERT-LARGE 训练和推理的统一 AI 加速 ............................................................. 13 图 5. 与 NVIDIA Tesla V100 相比，A100 GPU HPC 应用程序加速 ............................................. 14 图 6. 带有 128 个 SM 的 GA100 全 GPU（A100 Tensor Core GPU 有 108 个 SM） ............................................................................................. 20 图 7. GA100 流多处理器 (SM) ............................................................................................. 22 图 8. A100 与 V100 Tensor Core 操作 ............................................................................................. 25 图 9. TensorFloat-32 (TF32) ........................................................................................... 27 图 10. 迭代TCAIRS 求解器收敛到 FP64 精度所需的时间 .............................................. 30 图 11. TCAIRS 求解器相对于基线 FP64 直接求解器的加速 ........................................................ 30 图 12. A100 细粒度结构化稀疏性 ...................................................................................... 32 图 13. 密集 MMA 和稀疏 MMA 操作示例 ............................................................................. 33 图 14. A100 Tensor Core 吞吐量和效率 ............................................................................. 39 图 15. A100 SM 数据移动效率 ............................................................................................. 40 图 16. A100 L2 缓存驻留控制 ............................................................................................. 41 图 17. A100 计算数据压缩 ............................................................................................. 41 图 18. A100 强扩展创新 ............................................................................................. 42 图 19. Pascal 中基于软件的 MPS 与硬件加速的 MPS Volta............. 44 图 20. 当今的 CSP 多用户节点 ...................................................................................... 46 图 21. 示例 CSP MIG 配置 .............................................................................................. 47 图 22. 具有三个 GPU 实例的示例 MIG 计算配置。 ...................................................... 48 图 23. 具有多个独立 GPU 计算工作负载的 MIG 配置 ...................................................... 49 图 24. 示例 MIG 分区过程 ............................................................................................. 50 图 25. 具有三个 GPU 实例和四个计算实例的示例 MIG 配置。 .................... 51 图 26. 带有八个 A100 GPU 的 NVIDIA DGX A100............................................................. 53 图 27. 光流和立体视差的说明 .................................................................................... 55 图 28.顺序 2us 内核的执行细分。................................................................ 59 图 29. 任务图加速对 CPU 启动延迟的影响 .............................................................. 60
Tommaso Toffoli
信息机制。计算的基础和物理方面。细胞自动机理论。互连复杂性，同步。正式的计算模型与微观物理学（均匀性，位置，可逆性，惯性和其他保护原理，计算的变异，相对论和量子方面）一致。证明了可逆细胞自动机（1977）的计算通用性；提出了猜想（后来由卡里证明），所有可逆细胞自动机在结构上都是可逆的（1990）。介绍了“ to o oli Gate”（1981），后来被Feynman和其他人作为量子计算的基本逻辑原始词。提出，与弗雷德金（Fredkin）提出了第一个具体指控的计算计划（1980），这是近年来低功率行业所采用的想法。证明了耗散性细胞自动机算法可以用非解剖性晶格气体算法取代（2006– 2009年）。量子信息理论和热力学的进步（2006-2010）。批量计算的可及性；拉格朗日动作与计算能力之间的联系（1998-）。细粒体系结构，用于大规模并行计算。关于蜂窝机器机器的开创性工作：设计，实现，支持和应用（1982）。的开发和实现（与诺曼·玛格鲁斯（Norman Margolus）的CAM 8（一种精细的，难以扩展的多处理器体系结构）体现了可编程物质的概念（1987-1993）。微观动力学过程与宏观现象学之间的联系。在伴侣科学模拟中使用这些体系结构的方法以及探索各种平行计算方案。与TED Bach（2002-04）一起设计和实现SIMP/Step，软件引擎和IDE的IDE和IDE。discrete模型；开创了晶状体气体流体动力学的想法（1985）。对应原理是微观组合和宏观计算特性的；紧急计算。物理建模方法，利用了大量平行的，细粒度的计算资源。神经网络的某些方面。基于细粒度的自主动力学（1995）的图像操纵和三维渲染。微观动力学对模式识别：模拟染色，纹理锁定环。知识结构。作为旨在开发知识工程课程的电子书的一部分，创建并教授了新的研究生课程“个人知识工程”（2007-09）。与BU Earlab在大脑建模项目（2002- 2008年）合作。工作（自1998年起）开展了一项称为个人知识结构的倡议，旨在使普通人有效地利用计算机扩展其个人能力，这是识字的扩展。该策略是开发一套综合的文化和计算机资源，并建立一个试点社区，以支持和传播该学科。
如何测量认知
许多研究探索了使用各种技术来分析和理解大脑活动的使用，尤其是与阿尔茨海默氏病等神经系统疾病有关。在2005年和2006年，研究人员使用近似熵（一种规律性的量度）分析了患有阿尔茨海默氏病的患者的脑电图（EEG）背景活动。他们发现这种方法可能有助于区分阿尔茨海默氏症患者和没有病情的患者。随后的研究基于这些发现，使用其他技术（例如自动互信息分析）来检查阿尔茨海默氏病患者的脑电图数据。这些研究强调了机器学习和其他计算方法的潜力，以提高诊断准确性并确定与此疾病相关的大脑活动模式。研究人员还使用功能性近红外光谱（FNIRS）来研究与平衡任务相关的大脑活动，并发现此方法可用于评估运动图像和平衡功能。此外，研究还探索了认知功能与其他医学状况（例如慢性阻塞性肺疾病（COPD））之间的关系。这些发现突出了评估这些疾病患者时考虑认知功能的重要性。上面提到的研究表明，使用各种技术分析脑活动并了解神经系统状况的潜力。**关于脑电图和神经科学的研究**研究人员近年来探索了脑电图（EEG）和神经科学的各个方面。研究研究了在过滤，理论不变性和实际应用下Granger因果关系的行为（Barnett等，2011）。其他人检查了感觉运动β振荡的作用（Barone等，2021），解释了脑电图α活性（Bazanova等，2014），并使用EEG研究认知发展（Bell等，2012）。此外，研究人员还从认知的角度讨论了在物理教育中的使用（Bernhard，2007年）。理论上，平均参考方法是为诱发的潜在研究（Bertrand et al。，1985）和脑电图作为研究脑功能的一种工具的理由（Bertrand et al。，1985）。其他研究的重点是使用Prep Pipeline（Bigdely-Shamlo等，2015）和功能性近红外光谱学（Brigadoi等，2014）中的大规模EEG数据（Bigdely-Shamlo等，2015）和运动校正技术。也已经研究了不同重新引用方法对EEG信号的影响（Choi等，2019）。此外，研究人员还探索了脑电图在神经科学中的应用，包括它在理解认知大脑电位中的使用（Blackwood等，1990），功能性近红外光谱在疼痛研究中（Caumo等，2022），以及缺乏癫痫发作对脑功能的影响（Buchheim等人（Buchheim等）。参考文献： * Barnett L，Seth AK（2011）Granger因果关系在过滤下的行为：理论不变性和实际应用。j Neurosci方法201（2）：404–419。* Barone J，Rossiter HE（2021）了解感觉运动β振荡的作用。前系统神经科学15:51。* Bazanova OM，Vernon D（2014）解释EEG Alpha活动。Neurosci Biobehav Rev 44：94-110。* Bell MA，Cuevas K（2012）使用脑电图研究认知发展：问题和实践。J Cogn Dev 13（3）：281–294。* Bernhard J（2007）人类，意图，经验和学习工具：从后认知理论到在物理教育中使用技术的一些贡献。AIP CONC PROC 951：45–48。 * Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。 脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。 * Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。 Curr Biol 29（3）：R80 – R85。 * Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。 前神经内cri醇9：1-19。 * Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。 BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。 * Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。 神经图85 pt 1（0 1）：181–191。 * Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。 Neurosci Lett 354（2）：119–122。 Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。AIP CONC PROC 951：45–48。* Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。* Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。Curr Biol 29（3）：R80 – R85。* Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。前神经内cri醇9：1-19。* Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。* Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。神经图85 pt 1（0 1）：181–191。* Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。Neurosci Lett 354（2）：119–122。Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。* Caumo W，Bandeira JS，Dussan-Sarria JA（2022）连接皮层，功能光谱和疼痛：功能和应用。这篇文章和研究论文的集合探讨了脑电图（EEG）的各个方面，一种非侵入性的脑成像技术。研究检查了脑电图在评估认知功能中的不同应用，特别是在阿尔茨海默氏症类型的轻度老年痴呆症患者中。文章涵盖了一系列主题，包括脑电图源分析，使用脑电图对认知进行建模以及使用神经认知措施来评估隐式学习。其他论文讨论了功能近红外光谱（FNIRS）的数据处理技术，该技术用于研究运动控制研究。此外，在脑电图分析，信号分析和测量以及电生理频率条比比率测量中，还有关于过滤方法的研究。一些文章还集中于特定的认知领域，例如基于计算机的任务期间的日常认知和工作记忆负载。其他论文研究了使用神经认知措施评估教育环境中隐性学习的潜在和挑战。总的来说，这些研究证明了脑电图在理解人脑功能和行为中的多功能性和应用，尤其是在阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的背景下。本文回顾了与阿尔茨海默氏病及其对大脑活动的影响有关的各种研究，尤其是与疾病严重程度有关的研究。列表还包括有关脑电图分析，分类和特征提取的研究。一项研究发现，与皮质下血管痴呆的人相比，患有阿尔茨海默氏病的个体在日常作用中表现出差异。另一项研究调查了不对称额叶活性在动机中的作用，这表明这种不对称性在方法和撤回行为中起着重要作用。此外，NASA开发的关于任务负荷指数（TLX）的研究发现，它可用于衡量认知工作量及其对大脑活动的影响。本文还讨论了功能性近红外光谱（FNIRS）在研究脑功能中的使用，尤其是与运动和姿势任务有关。此外，研究探索了健康和病理衰老中脑振荡，功能连通性和信号复杂性之间的关系。此外，研究还研究了基于脑电图的功能性脑连接性基于图理论的建模的应用，该建模可用于分析神经经济学。本文还涉及用于功能性脑成像及其潜在应用的近红外技术的开发。最后，提供了对脑电图测量的神经生理基础的综述，强调了了解该技术的基本机制以准确测量大脑活动的重要性。提供的清单包括各种研究和出版物，这些研究和出版物对我们对大脑功能，神经生理学和认知过程的理解做出了重大贡献。这些技术已用于研究诸如严重抑郁症，阿尔茨海默氏病和癫痫病等神经系统疾病。研究人员，例如江经，琼斯（Jones EG），坎德尔（Kandel ER）和卡里姆·H（Karim H），探索了大脑皮层中的神经递质等主题，睡眠阶段分类，工作记忆缺陷和基于皮质任务的最佳最佳滤波器选择。其他研究检查了功能近红外光谱（FNIRS）在体育活动（例如平衡等体育活动中）的使用。此外，Karnik S，Kessels RPC和Khan RA等研究人员还研究了脑电图数据的信号处理技术，包括去除系统活动和最佳滤波器选择。该列表还包括有关使用FNIRS的EEG复杂性，正常衰老和痴呆症的工作记忆下降以及基于神经反馈的干预措施的研究。这些发现有助于我们对神经过程，认知功能以及用于大脑功能评估的创新技术的发展。一些著名的研究人员，例如Klein F，Klonowski W和Kohl SH，已经发表了有关FNIRS信号处理的工作，EEG复杂性的熵测量以及基于神经反馈的干预措施。总的来说，提供的参考文献突出了通过使用EEG，FNIRS和NEUROFEFFACK等创新技术来深入了解大脑功能，认知过程和神经机制的持续努力。最近的研究采用了各种方法来分析脑信号，例如脑电图（EEG），功能性近红外光谱（FNIRS）和与事件相关电位（ERP）。研究人员还探索了使用机器学习算法从大脑信号中检测这些情况的使用。多元多尺度方法已应用于分析EEG信号中的复杂数据模式。研究表明，该方法可以有效地检测诸如严重抑郁症之类的疾病。此外，研究人员还使用了内核本特征滤清器 - 银行通用空间模式（K-EB-CSP）来对脑电图进行分类并预测神经系统条件。生物医学多处理器与无线通信系统的集成使高级监控系统用于床边使用。研究人员还采用了同时进行脑电图-FMRI来评估神经系统疾病患者的功能性脑活动。此外，研究还研究了神经血管耦合的病理生理学，这对于了解神经和血管信号如何相互作用至关重要。已将皮质和丘脑网络中的缓慢振荡作为一种机制，是一种基于各种神经系统条件的机制。总的来说，这些研究表明了多模式方法分析脑信号和了解神经系统疾病的重要性。注意：我从释义文本中删除了参考文献，作者和出版物详细信息，以使其更简洁。如果您需要有关任何研究或参考的特定信息，请告诉我！进行了以下文章和研究与大脑功能，神经回路和认知神经科学有关： *进行了有关功能性近红外光谱法（FNIRS）的研究，以研究轻度认知障碍患者的脑功能连通性。*进行了脑电图数据的快速傅立叶变换（FFT）的研究，以分析频谱。*另一项研究使用FNIRS检查了运动伪影对FNIRS信号的影响，并提出了基于小波变换和红外热力计视频跟踪的校正程序。*对脑电图（EEG）频谱图及其在重症监护中的应用以及脑电图谱图的介绍。*一篇评论文章讨论了认知神经科学的原理及其在临床环境中的应用，包括使用FNIRS进行认知研究。此外，各种研究都使用脑电图和FNIRS研究了大脑功能，包括： *关于脑电图信号的相互信息分析的研究发现，睡眠期间皮质相互依存的年龄相关变化。*一项验证研究检查了通过电话管理的认知评估电池的使用。这些研究和评论有助于我们对脑功能，神经回路和认知神经科学的理解，并强调了FNIRS和EEG在临床环境中的潜在应用。提供的参考文献讨论了神经科学的各个方面，包括大脑衰老，神经变性和脑电图（EEG）。提供的列表包括对与脑部计算机界面，神经科学和认知功能有关的各种学术文章的参考。研究利用不同的技术，例如脑电图（EEG），磁脑摄影（MEG），功能性近红外光谱（FNIRS）以及其他方法来研究大脑活动，连通性和认知过程。此过程确定了称为认知障碍的潜在问题。The articles cover topics such as: * Changes in spectral power in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment * Evolution of primate executive function and strategic decision-making * Clinical neurophysiology of aging brain and neurodegeneration * Filtering techniques for ERP time-courses * Deep learning-based EEG analysis for various applications * Event-related potentials (ERPs) and their role in neuroscience * Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for prolonged disorders of consciousness * Ictal fNIRS and electrocorticography study of supplementary motor area seizures * Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography (MEG) * Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging * Simultaneous acquisition of EEG and fNIRS during cognitive tasks for开放访问数据集 *脑震荡后的视觉运动技能恢复 *性别相关的差异 *在工作记忆任务绩效期间，中等睡眠丧失对神经生理学信号的影响 * EEG在测量认知储备中的作用这些参考在这些参考中的作用提供了对神经科学的各个方面的见解，包括大脑功能，Aging和NeuroDgeneration。研究人员探索了脑电图信号的各个方面，包括信号特征，独立组件分析和复杂性分析。他们还研究了振荡活性在脑电图/ERP分析中对象表示，相干性和相位差异中的作用。一些研究着重于特定应用，例如驾驶员嗜睡检测系统，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。认知障碍在老年人中更为普遍，但不是衰老的自然部分。其他人调查了功能近红外光谱的使用来评估医疗模拟工具期间的认知变化，并确定使用静息状态脑电图的轻度认知障碍的个体。此外，该列表还包括对可穿戴的EEG-FNIRS技术，FNIRS的优化技术以及用于EEG信号获取的改进方法。文章还涵盖了概念谬论，以映射识别时间过程和混合生物收购硬件的优势。总体而言，研究旨在提高我们对脑功能，认知和神经系统疾病的理解，并开发用于诊断，治疗和康复的创新技术。一组研究人员在一次年度关于医学与生物学工程国际工程会议（EMBC）上介绍了他们的发现。研究探讨了功能性近红外光谱（FNIRS）和脑电图（EEG）的使用来分析脑活动。一项研究证明了使用一般线性模型如何提高单审分析和分类精度。另一项研究评估了人工神经网络（ANN）和Hjorth参数在区分心理任务方面的有效性。研究人员还介绍了有关脑电图源定位的研究，包括偶极子位置，方向和噪声对准确性的影响。此外，一项研究分析了阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍患者的脑电图复杂性。认知测试通过评估思维，学习，记忆，判断和语言等各个方面来评估大脑功能。其他研究集中在FNIRS应用上，例如评估神经变性生物标志物，以早日鉴定轻度认知障碍，并分析静息氧合水平和痴呆症与任务相关的变化。该会议还介绍了轻度认知障碍患者的工作记忆任务期间关于血液动力学分析的研究，以及用于早期诊断轻度认知障碍的功能连通性分析。存在不同的测试来检测这些问题，通常涉及简单的任务，例如回答问题或重复单词列表。各种医疗条件可能会导致它，其中一些可能是可以治疗的，例如尿路感染，抑郁症和药物副作用。然而，像阿尔茨海默氏病一样由痴呆症引起的认知障碍无法治愈并随着时间的流逝而恶化。虽然仅认知测试无法诊断出根本原因，但它可以揭示需要进一步研究的大脑功能的潜在问题。医疗保健提供者使用测试结果来确定患有认知障碍的患者的最佳行动方案。所使用的测试包括： - 蒙特利尔认知评估（MOCA） - 微型精神状态检查（MMSE） - 迷你cog-蒙特利尔认知评估（MOCA）测试这些评估通常用于筛查老年人的老年人对轻度认知障碍（MCI）（MCI），以记忆问题和日常活动困难的情况。MCI无法治愈，但随着时间的推移，其症状可能会改善或保持稳定。在进行认知测试之前，不需要特殊准备，并且该程序没有任何风险。认知障碍的迹象包括： - 忘记任命 - 经常丢失事物 - 难以回忆熟悉的单词 - 努力保持专注于对话 - 增加烦躁和焦虑小型精神状态考试（MMSE） - 简短的认知测试是小型认知状态考试（MMSE）是一项短暂的认知测试，是一个短的认知测试，需要大约10分钟才能完成10分钟。它评估了基本认知功能，包括日期识别，向后计数以及识别铅笔或手表等日常对象。Mini-COG测试甚至更快，持续了大约3分钟，涉及回忆三个单词的列表，并用特定的手绘制一个时钟。结果将提供一个分数，这可能表明正常或受损的大脑功能。尽管有正常的测试分数，但建议与您的提供商讨论替代测试。相反，如果测试结果显示出比正常的得分低，则可能表明认知障碍。在这种情况下，您的医疗保健提供者可能会将您转介给神经科医生进行进一步评估，并可能进行更广泛的神经心理学测试。这些详细的评估将评估解决问题的技能，决策能力和整体大脑功能。此外，可以命令其他测试排除导致认知能力下降的潜在条件。您的治疗计划将取决于您的病史，体格检查结果和认知测试结果。如果您被诊断出患有无法治愈的疾病，则通过药物和生活方式的改变来管理症状可以帮助随着时间的推移降低大脑功能的损失。