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猎鹰工程师绝不平庸
深度学习领域的高性能计算 | Mohsin M. Jamali 博士，电气工程，500,000 美元 这项研究探索了加快深度学习计算速度的途径。深度学习有两个计算阶段；第一阶段是学习或训练数据，第二阶段是算法计算。由于深度学习本质上是并行的，因此计算也可以并行执行。深度学习领域的高性能计算研究可分为三大类。第一类是并行计算算法，第二类是缩短内存访问时间，而第三类是策略性地缩短字长。我们的高性能计算实验室已从 NVIDIA 获得了 DGX 工作站，用于在 GPU 上进行计算，我们目前正在获取基于 FPGA 的开发系统。这项工作由德克萨斯大学系统 STARs 计划资助。
字母算法 - 硬件的超高radix基于高吞吐量模块化倍增器
摘要本文介绍了超高辐射模块化乘数的算法 - 硬件共同设计，用于高吞吐量模块化乘法。首先，为了加快模块化乘法的速度，我们使用一种新型的分段还原方法来利用超高的radix插入模块化乘法算法，从而减少了迭代和预计的数量。然后，为了进一步改善模块化乘法的吞吐量，我们设计了高度并行的模块化乘数体系结构。最后，我们使用Xilinx virtex-7 FPGA进行了并验证模块化乘数。实验结果表明，它可以在0.56 µs中执行256位模块化乘法，吞吐量速率高达4999.7 Mbps。关键字：模块化乘法，高吞吐量，超高radix分类：集成电路（内存，逻辑，模拟，RF，传感器）
可持续金融革命-KPMG LLP
随着毕马威国际公司（KPMG International）的气候变化和脱碳化力和全球可再生能源负责人的负责人，我以及我的才华横溢的同事都看到了可持续性和气候融资是如何出现的，作为银行在决策，风险管理，风险管理以及他们提供的客户范围内，使用可持续性优先级别的镜头，可以通过可持续性的优先级别的镜头来形成独特而紧迫的机会。通过指示数十亿美元的资金，例如可持续债券，可持续贷款，专有的气候风险评估工具，与保险公司合作的可持续保险产品，影响投资帐户，可持续农业融资 - 该清单继续存在 - 银行可以帮助他们在并行的情况下实现摩托车福利，从而帮助解决务必解决的经济，社会和环境挑战。
Kaiser Electronics - P2 InfoHouse
Kaiser Electronics 非常重视产品制造过程中的持续改进和零缺陷标准。管理层赋予员工权力，营造变革和创造力的环境，并强调有效的领导力和团队合作。该公司开发了一个业务流程矩阵，整合了与组织要素相关的七个主要流程。每个流程都演变成一个委员会，其成员制定章程、设定目标并制定战略计划。与这些委员会并行的是持续改进工作，例如团队诞生、视觉展示、流程图/地图和沟通。Kaiser Electronics 采用了商业模式来实施大规模、快速的组织变革。通过实施这一过程，Kaiser Electronics 直接受益于更强大的领导力和更强的团队合作，这两者都是有效变革的关键要素。
安全与量子计算：一个视角
摘要 — 可扩展量子计算的前景正在密码学和安全领域引起重大变革。在这篇前瞻性论文中，我们回顾了实现大规模量子计算的进展。我们进一步总结了现有密码原语面临的迫在眉睫的威胁。为了应对这些挑战，人们正在努力实现新的密码原语的标准化，即后量子密码学 (PQC)。我们讨论了定义不同类别的 PQC 候选的底层数学问题，以及它们对对手访问大型量子计算机的抵抗力。与此研究线索并行的是，几个经典的密码原语也被移植到量子世界。我们在此背景下讨论了量子密钥分发 (QKD)、物理不可克隆函数 (PUF) 和真随机数生成器 (TRNG)。对于这些实现，我们对由此产生的与实现相关的漏洞进行了预览。
电力规划模型中储能的表达
本文探讨了储能系统在电力部门容量规划模型中的表示方法。随着储能技术（尤其是电池）和互补可变可再生能源技术的成本下降，将储能系统纳入此类长期系统模型变得越来越重要。为了正确评估储能技术的价值，需要表示时间段之间的联系，从而打破传统的时间聚合策略，大大缩短计算时间。我们评估了解决这一问题的方法，强调了共同的底层结构、无损聚合的条件以及在相关地理尺度上聚合的挑战。然后，我们研究了建模问题的解决方案，包括一种分解方案，以避免在可并行的计算成本下进行时间聚合。这些示例构成了问题的各个方面，这些方面已为运筹学界做出贡献。
魔术基因的遗产-CCR5- ∆32
自20世纪后期以来，人类遗传学和医学的重要进展是并行的。我在这里说明了寻找和翻译艾滋病限制基因（ARGS）的个人历史观点，人类基因座，具有影响艾滋病毒结果的多态性变体-1暴露，感染，艾滋病进展或治疗。我们采用了种群遗传学的原理来描述36个辅助限制基因，包括CCR5 -∆ 32，这是一种阻止纯合载体中HIV -1感染的常见遗传变异。艾滋病和其他重要疾病的翻译为发展的遗传流行病学学科创造了预兆。作为NIH的研究主管，我开始寻找影响艾滋病毒暴露或感染患者预后的人类基因。作为NIH的研究主管，我开始寻找影响艾滋病毒暴露或感染患者预后的人类基因。
我的风险+遗传+癌症+技术+规格.pdf
本文提到的所有测试均遵循相同的实验室流程。样本通过基于杂交捕获的靶标富集策略进行制备，以便进行后续的下一代测序。患者基因组 DNA 的等分试样被打碎。通过连接含有独特患者索引的测序接头，将碎裂的 DNA 构建成一个文库。该文库经过纯化，然后通过与一组生物素化探针杂交来富集感兴趣的靶标，然后将其捕获在链霉亲和素包被的珠子上。然后将索引样本汇集并加载到大规模并行的下一代测序仪上进行双端测序。探针设计和 NGS 数据分析针对具有已知假基因区域的基因进行了优化，并根据需要进行了额外的确认测试。
白皮书：在下一代可编程电源中使用SIC技术的好处
电压和当前的增加对设计和合规性测试工程师的测试挑战。测试系统必须能够生成所需的高功率水平。系统可以使用传统的15 kW硅（SI）基于晶体管的电源，该电源容纳在3U高，全机架宽度外壳中。生成150千瓦的15千瓦供应中有10个42U高，19英寸的测试架。测试架需要足够的空间来用于10个电源，并行的基础设施和足够的冷却能力。基于提出的示例的功率要求，提供450 kW的情况将需要150 kW的测试架中的三个，如图4所示。该组件消耗了18平方英尺的机架空间。如果耗材以93％的最大效率运行，则组装将产生31.5 kW的热量，需要去除。
恒定量子深度下的多元迹估计
有一种民间传说认为，需要深度为 Θ(m) 的量子电路来估算 m 个密度矩阵乘积的迹（即多元迹），这一子程序对于凝聚态和量子信息科学中的应用至关重要。我们通过构建一个恒定量子深度电路来完成这项任务，证明了这种看法过于保守，该电路受到 Shor 误差修正方法的启发。此外，我们的电路只需要二维电路中的局部门 - 我们展示了如何在类似于 Google 的 Sycamore 处理器的架构上以高度并行的方式实现它。凭借这些特点，我们的算法使多元迹估计的核心任务更接近近期量子处理器的能力。我们用一个关于用“表现良好”的多项式近似来估计量子态的非线性函数的定理来实例化后一种应用。