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Kubernetes 原生两级资源管理，适用于 AI 工作负载
• 优先级 • 服务类别 • 配额 • 任务、作业、用户、组织、服务……？ • 您在哪个级别排队、分配资源、抢占…… • 当 1000 个 POD 处于待处理状态时，您的调度程序会发生什么情况？
将人工智能工作负载分配至智能边缘的注意事项
解决方案 AI 的价值取决于其在生产系统中的使用能力以及随着时间的推移而不断改进的能力。近年来，AI 和 ML 技术在执行疾病诊断和合同审查等复杂认知任务方面表现出显著的进步。考虑到可以让人类工作者专注于由 AI 完成的初始“准备工作”的更高级别任务，许多企业正在扩大 AI/ML 计划，以保持市场竞争力，并在基础设施、解决方案和人才方面进行大量投资。编排解决方案已准备好扩展支持 AI 的系统所需的运营和支持基础设施 - 无需重新架构基础设施即可管理数百到数百万个 AI 端点。
基于自导向学习的云资源管理工作负载预测模型
工作负载预测在智能资源扩展和负载平衡中起着至关重要的作用，可最大限度地提高云服务提供商的经济增长以及用户的体验质量 (QoE)。人们发现了多种方法来估计未来的工作负载，并且机器学习被广泛用于提高预测准确性。本文提出了一种自导向工作负载预测方法 (SDWF)，该方法通过计算最近预测中的偏差来捕捉预测误差趋势，并将其应用于提高进一步预测的准确性。该模型采用基于黑洞现象的改进启发式方法来训练神经元。通过六种不同的真实世界数据轨迹评估了所提出方法的有效性。将该模型的准确性与使用不同最先进方法（包括深度学习、差分进化和反向传播）的现有模型进行了比较。与现有方法相比，均方预测误差的最大相对减少量高达 99.99%。此外，还采用 Friedman 和 Wilcoxon 符号秩检验进行统计分析，以验证所提出的预测模型的有效性。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
现实世界的工作负载、人工智能和存储优化
1 PM DAX FS 和 Mmap；英特尔 PM RTP - x6 256GB 交叉 DCPMM；SMART NVDIMM-N RTP - x1 16GB NVDIMM-N；2 英特尔 3D X Pt 750GB Optane AIC NVMe SSD、DapuStor 1600GB AIC XL SLC Flash NVMe SSD、华为 TLC V3 3200GB NVMe SSD；3 XL Flash 预生产 - 未进行合成或真实世界测试；4 SNIA PM PTS Draft 0.3；5 SNIA PTS v2.0.1；6 7 SNIA RWSW PTS v1.0.7；序数排名：DCPMM v NVDIMM-N 和 3D X Pt v TLC NVMe；参考工作负载发布于 www.TestMyWorkload.com
适用于半导体设计和制造的 Dell EMC PowerScale：全闪存性能可缩短半导体工作负载的上市时间
性能和存储优化在半导体行业的重要性 在这个设计规模和复杂性不断增长、时间安排不断缩短的时代，领先的半导体设计工具必须同时访问数千台高性能服务器上的数百万个文件。每次过渡到新的技术节点，半导体行业的数据存储容量和性能要求都会增加一倍以上。这种情况推动的性能需求超越了传统存储解决方案——需要对高性能存储解决方案不断提高吞吐量和 IOP，这些解决方案专门针对并发性、低延迟、高性能和大规模可扩展性进行了优化。 适用于半导体设计和制造工作负载的全闪存性能 Dell EMC PowerScale 在单个不断扩展的命名空间中提供可扩展的性能——允许整合半导体公司的高性能计算文件共享和暂存存储。我们结合了超高性能全闪存存储、最新的 Intel ® Xeon ® CPU 和横向扩展架构，以支持数百万个半导体设计数据文件和数千台服务器。 半导体公司实施智能制造技术以实现和维持更高的性能水平。我们的存储平台采用 Dell EMC PowerScale OneFS 操作系统，是理想的解决方案，可让智能制造技术以业务速度执行。Isilon F800 和 F810 为最苛刻的制造工作负载提供极高的性能和效率。PowerScale F200 提供闪存存储的性能，PowerScale F600 以经济高效的紧凑外形提供更大的容量和强大的性能，以满足制造工作负载的需求。
预测控制器实际工作负载的方法综述...
实时安全监控 (RTSM) 方法允许评估和预测国家空域系统 (NAS) 中的安全裕度，以帮助预防事件和事故，而不是被动缓解它们。在 RTSM 中，NAS 使用状态变量建模，安全指标根据这些状态变量定义。安全指标已分为天气相关、空域相关和人为相关。许多制定的人为相关安全指标需要估计控制器工作量才能计算。但是，这种计算并不简单。因此，在本报告中，我们进行了文献调查，以确定能够计算控制器工作量的不同因素并对这些因素进行分类。接下来，我们将描述为确定一组最小因素而进行的研究，这些因素可以正确评估控制器工作量。最后，我们调查了评估所选因素与管制员对其工作量的主观评估之间的相关性的方法。根据此调查，我们提出了有利于实时计算和预测管制员工作量的因素，并讨论了这些计算所需的数据源的状态。
