XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作负载
深入研究非人类身份安全性和AEMBIT工作负载IAM平台
Introduction ................................................................................................................................................... 4
以人为本的个性化工作负载管理的AI
摘要：本研究研究了通过以人为中心的多模式方法来防止员工倦怠的人工智能（AI）整合的影响。鉴于AI在工作场所环境中的越来越多的流行率，该研究试图了解AI集成的各个方面（例如集成的强度，员工培训，AI工具的个性化和AI反馈的频率）如何影响员工倦怠。采用了一种定量方法，涉及对医疗保健和IT等高压力部门的320名参与者进行的调查。调查结果表明，AI在减少倦怠方面的好处是实质但高度依赖于实施策略。有效的AI集成，包括全面的培训，高个性化和常规的建设性反馈与倦怠程度较低有关。这些结果表明，仅引入AI技术不足以减少倦怠。取而代之的是，包括全面的员工培训，量身定制的个性化和持续反馈对于利用AI减轻工作场所压力的潜力至关重要的整体策略至关重要。这项研究为组织领导者和政策制定者提供了宝贵的见解，旨在制定优先考虑员工福祉的知情AI部署策略。
使用 ALTAIR® PBS PROFESSIONAL® 和 NVIDIA NCCL 处理 AI 工作负载
在不同 NUMA 节点中的多个 GPU 上运行 NCCL 多年来，随着越来越多的计算、内存和加速集成到一台机器中，计算节点的复杂性日益增加。现在，单个主机通常具有多个 GPU 和 CPU 插槽，并且设备之间具有连接层次，并排列在多个 NUMA 节点中。为确保工作负载与 CPU、GPU 和内存一起放置在同一个 PCIe 总线上，PBS Professional 可以根据 NUMA 拓扑将计算节点划分为 vnode。通过这种方式，PBS Professional 可以保证在使用部分主机时将较小的作业最佳地放置在拓扑上彼此接近的资源上，但又可以灵活地将整个主机分配给较大的作业（如果需要）。
Geekbench AI 工作负载
图像分割是一项将数字图像的所有像素分成不同类别的任务。与对整个图像进行分类的图像分类不同，图像分割对图像的每个像素进行分类。该模型以固定大小的图像作为输入，并返回图像每个像素的置信度分数向量。得分最高的标签用作像素的标签。整个图像以多色马赛克的形式返回，其中每种颜色代表一种对象类型。
不确定性感知人类的视觉工作负载估计 -
人类机器人团队在不确定的环境中运作，需要完成各种任务。对人类工作量的动态理解可以使团队成员之间的流体相互作用。试图适应人类机器人团队的系统需要量化在不同的工作负载组件中的工作负载分布。需要估计对人类视觉资源的需求的工作量评估算法。此外，自适应系统将受益于不确定性的度量，因为这些措施为互动适应提供了帮助。分析了两种机器学习方法的能力，可以分析在非临时监督环境中进行人手操作的视觉工作量的能力。一个关键发现是，不确定性感知方法优于另一种方法。
传统和现代工作负载的VMware Cloud Foundation解决方案的业务价值
虽然企业逐渐移至容器和现代应用体系结构（例如微服务），但企业的传统和现代部分仍然紧密相互联系。根据IDC的容器基础架构软件调查，大约一半的企业容器是从VM和裸机迁移的应用程序。其中一些在某种程度上进行了重构，因此有些部分可能具有现代设计，而有些则是传统的。在前端在容器中，在VM（例如数据库）中拥有某个应用程序的某个部分也很常见，从而创建了“ Frankenstein”类型的应用程序。此外，现代应用程序经常与较旧的记录系统相互作用，以通过API交换数据。随着企业继续现代化应用程序并转移到云本地基础架构时，这些基金会将不存在。跨多代技术的集成将继续是保持一致操作的关键。
人工智能 (AI) 英特尔® 高级矩阵扩展 (英特尔® AMX) 利用英特尔高级矩阵扩展 (英特尔 AMX) 加速 AI 工作负载
Intel AMX 是内置于最新 Intel Xeon 处理器中的加速器。Intel AMX 提高了深度学习 (DL) 训练和推理的性能，使其成为 NLP、推荐系统和图像识别等工作负载的理想选择。想象一下，一辆汽车可以在城市驾驶中表现出色，并能快速变速，提供一级方程式赛车的性能。最新的 Intel Xeon 处理器提供了这种灵活性。开发人员可以编写 AI 功能以利用 Intel AMX 指令集，也可以编写非 AI 功能以使用处理器指令集架构 (ISA)。英特尔已将其 oneAPI DL 引擎英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 集成到流行的 AI 应用程序开源工具中，包括 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 ONNX。
简化和扩展 AI 工作负载
关于 Arista Arista Networks 是面向大型数据中心/AI、校园和路由环境的数据驱动型客户端到云网络领域的行业领导者。Arista 屡获殊荣的平台通过先进的网络操作堆栈提供可用性、敏捷性、自动化、分析和安全性。有关更多信息，请访问 arista.com 关于 VAST Data VAST Data 是为 AI 时代打造的数据平台公司。作为企业 AI 基础设施的新标准，组织信赖 VAST Data 平台来满足其数据最密集的计算需求。VAST Data 通过提供简单、可扩展且架构化的 AI 基础设施来为深度学习和 GPU 加速的数据中心和云提供支持，使企业能够充分发挥其数据的潜力。VAST Data 成立于 2019 年，是历史上增长最快的数据基础设施公司。有关更多信息，请访问 vastdata.com
在整个应用程序和工作负载支柱中提高零信任成熟度
应用程序安全性是通过防止应用程序或底层信息系统的安全策略出现异常来保护应用程序的能力。应用程序和工作负载支柱侧重于通过集成用户、设备、网络和环境支柱的功能来保护应用程序层的访问，以防止数据收集、未经授权的访问或篡改关键流程或服务。在先进的 ZT 基础设施中，用户对应用程序以及底层网络进行强身份验证。[11] 通过遵循 DoD CS RA 中的原则 1.1，应用程序可以进一步保护，减少攻击面，该原则规定应通过配置系统以仅提供基本功能来纳入最小特权。[7]