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高性能计算机与量子模拟器混合
该项目已获得欧洲高性能计算联合计划 (JU) 的资助，资助协议编号为 101018180。JU 获得了欧盟“地平线 2020”研究和创新计划以及德国、法国、意大利、爱尔兰、奥地利、西班牙的支持。
深度学习用于高性能计算的设计和表征...
资金来源：本研究得到国家重点研发计划 (批准号：2017YFA0206002) 和国家自然科学基金 (批准号：U1832217、61804169 和 61821091) 的支持。
第2章：高性能计算和数据中心
1。简介：针对高性能计算（HPC）和数据中心市场的异质整合半导体设备的需求始终代表了设备和过程技术中普遍存在的最先进。这些细分市场的需求通常要求达到最高的处理率，最高的沟通速率（低潜伏期和高带宽，通常是同时同时同时使用这些）和最高的能力，并且对包装的极端要求，以满足互连需求和更高的功率散失。这是一种趋势，它很可能会随着HPC系统和数据中心的各种应用而持续，近年来已经出现了。本章合理化了对实现HPC和数据中心市场的系统集成系统集成的明确需求，并确定了潜在的解决方案以及在实现这些SIP时遇到的潜在解决方案以及短期，中期和长期挑战。异质系统集成使用多个模具及其互连实现了SIP。术语chiplet已用于描述与包装中其他此类模具（或chiplets）集成的模具。替代术语dielet也被同义用作chiplet。在本章中，这些术语可互换使用。顺便说一句，值得注意的是，chiplet一词严格意味着不一定独立的功能性芯片的一部分。在使用该术语的方式中，chiplet可以是一个完全运行的模具，例如HBM堆栈或多核CPU。在当前用途时，chiplet一词用于指代术语的严格含义，指代零件或整个功能性芯片。尽管与过去一样，处理器内存性能差距仍然是整个系统体系结构的关键驱动力，但推动HPC和数据中心市场中异质集成需求的新因素已经出现。这些包括技术局限性，新的和新兴的应用程序以及缩放需求，以克服功率耗散，功率输送和包装IO约束。这些需求及其含义将在下面检查。1.1过去的尺寸限制，技术节点（功能尺寸）一直是特定一代主流CMOS技术的代表，并且在引入后的18至24个月内，新技术超过了最新的技术。近年来，随着特征大小的缩减，一个节点实际上涵盖了几个连续的技术一代，这些技术是通过过程优化和电路重新设计在节点内实现的电路元素的缩小尺寸的特征。因此，一个节点已经开始持续数年，但实际上使缩小电路元素的扩展能够继续通过这些创新（称为“超级标准” [BOHR 17]），以相对固定的特征大小。近年来已经成立的共识是使用技术缩放度量指标，该指标代表某些基本电路元素（例如Nand Gates或Scan Flip-Flops [BOHR 17]或其他特定于供应商[LU 17]）的技术规模。在使用高度尺度的情况下，必须将经典生成边界重新定义为最多的
人工智能中的高性能计算：
与 CPU 不同，GPU 将一个数学问题分解为几个较小的问题并同时（并行）解决它们，在几小时或几分钟内完成 CPU 需要几天、几个月甚至几年才能完成的工作。想想看，在感染中起关键作用的 HIV 蛋白的结构直到 1997 年才被人知道，而那时距离 HIV 开始在全球扩散已过去了近 20 年。相反，在 COVID-19 大流行爆发仅几个月后，研究人员不仅报告了病毒的蛋白质结构，还确定了可以作为治疗方法和疫苗的蛋白质方面。虽然基因测序技术的许多进步有助于加速对病毒生物学的理解，但一个关键因素是并行处理和 AI 的使用，尤其是研究机构和 NVIDIA 之间的第二次合作，在美国能源部橡树岭国家实验室 Summit 超级计算机上运行模型。
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。
通过模拟益生元分子的基态能量在高性能计算机上的基态能量
摘要。我们使用在Qiskit软件包中实现的变异量子本质量（VQE）来计算源自水，H 2 O和HCN氰化氢的小分子的基态能量。这项工作旨在基准基准算法，以计算与益生元化学相关的分子的电子结构和能量表面，从水和氰化氢开始，并在可用的模拟和物理量子硬件上运行它们。小量子处理器的算法的数值计算使我们能够设计更有效的协议，可以在实际硬件中运行，并分析其性能。对可访问量子处理原型的未来实现将基准量子计算机基准测试，并通过启发式量子算法进行量子优势的测试。
即将推出！UC 最新的高性能计算，...
UC 最新的高性能计算和数据分析系统（暂时称为 ARCC-2）即将推出，计划于 2021 年夏末开始早期运营，并于 2021 年秋季全面上市。该系统部分资金来自研究办公室、IT@UC、学院和部门的投资，以及美国国家科学基金会主要研究仪器 (MRI) 计划的大量拨款。UC 正在与惠普企业 (HPE) 合作，为要求苛刻的高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 应用程序构建专用计算资源。最终规格可能会因可用性、定价和用户要求而发生变化。
第2章：高性能计算
1。简介：针对高性能计算（HPC）和数据中心市场的异质整合半导体设备的需求始终代表了设备和过程技术中普遍存在的最先进。这些细分市场的需求通常要求达到最高的处理率，最高的沟通速率（低潜伏期和高带宽，通常是同时同时同时使用这些）和最高的能力，并且对包装的极端要求，以满足互连需求和更高的功率散失。这是一种趋势，它很可能会随着HPC系统和数据中心的各种应用而持续，近年来已经出现了。术语chiplet已用于描述与包装中其他此类模具（或chiplets）集成的模具。替代术语dielet也被同义用作chiplet。在本章中，这些术语可互换使用。顺便说一句，值得注意的是，chiplet一词严格意味着不一定独立的功能性芯片的一部分。在使用该术语的方式中，chiplet可以是一个完全运行的模具，例如HBM堆栈或多核CPU。在当前用途时，chiplet一词用于指代术语的严格含义，指代零件或整个功能性芯片。本章合理化了对实现HPC和数据中心市场的系统集成系统集成的明确需求，并确定了潜在的解决方案以及在实现这些SIP时遇到的潜在解决方案以及短期，中期和长期挑战。尽管与过去一样，处理器 - 内存性能差距仍然是整个系统体系结构的关键驱动力，但推动HPC和数据中心市场中异质集成需求的新因素已经出现。这些包括技术局限性，新的和新兴的应用程序以及缩放需求，以克服功率耗散，功率输送和包装IO约束。这些需求及其含义将在下面检查。1.1过去的尺寸限制，技术节点（功能尺寸）一直是特定一代主流CMOS技术的代表，并且在引入后的18至24个月内，新技术超过了最新的技术。近年来，作为特征大小缩减的节点实际上涵盖了几个连续的技术一代，其特征是通过过程优化和电路重新设计在节点内实现的电路元素的缩小尺寸。因此，一个节点已经开始持续数年，但实际上使缩小电路元素的扩展能够继续通过这些创新（称为“超级标准” [BOHR 17]），以相对固定的特征大小。近年来已经成立的共识是使用技术缩放度量指标，该指标代表某些基本电路元素（例如Nand Gates或Scan Flip-Flops [BOHR 17]或其他特定于供应商[LU 17]）的技术规模。使用
人工智能与高性能计算在 NSF 支持的网络基础设施上的融合
摘要 大规模科学设施升级和建设的大量投资要求在研发方面进行相应投资，以设计算法和计算方法，从而实现大数据时代的科学和工程突破。创新的人工智能 (AI) 应用为行业和技术中的大数据挑战提供了变革性解决方案，这些解决方案现在推动着数十亿美元的产业，并在塑造人类社会模式方面发挥着越来越重要的作用。随着人工智能不断发展成为一种具有统计和数学严谨性的计算范式，很明显，用于训练、验证和测试的单 GPU 解决方案已不足以应对由科学设施带来的计算重大挑战，这些设施产生的数据的速度和数量超出了现有网络基础设施平台的计算能力。这一认识一直在推动 AI 与高性能计算 (HPC) 的融合，以缩短洞察时间，并实现对领域启发式 AI 架构和优化方案的系统研究，以实现数据驱动的发现。在本文中，我们总结了该领域的最新发展，并描述了本文作者为加速和简化使用 HPC 平台设计和应用加速 AI 算法在学术界和工业界所带头的具体进展。
先进高性能计算的最新进展与展望
enough 及其同事 [2] 发现 LiCoO 2 正极可以在 3–4.3 V 相对于 Li + /Li 0 的范围内提取大量的 Li +。1982 年，Yazami 和 Touzain 报道了以石墨为固体电解质时 Li + 离子的电化学活性，这成为了商业化锂离子电池 (LIB) 的重要基础。 [3] 1985 年，Yoshino 发明了一种由 LiCoO 2 正极和碳质负极组成的新电池，它显示出合理的可逆容量和显著增强的循环性能。 [4] 随后，索尼于 1991 年将 LIB 商业化；与镍镉和镍氢电池相比，它们表现出更高的质量能量密度和体积能量密度。 [5] 由于其高可逆容量和可观的日历寿命，LIB 已广泛应用于消费产品（如相机和笔记本电脑）和纯/混合动力 (H) 电动汽车 (EV)。根据组成 LIB 的元素价格表，钴（15.54 美元）比镍、锰和铝贵，后三种元素的价格分别为 5.90 美元、1.06 美元和 0.77 美元 LB −1（2020 年 2 月 6 日的实时价格，http://www.infomine. com/investment/metal-prices/）。这促使人们寻找低成本、高容量的替代正极材料，以推广采用 LIB 作为电源的 EV/HEV（图 1 a）。[6] 用层状结构中的其他元素取代钴可能会获得优异的电池性能。例如，富镍的 Li[Ni1−x−yCoxMny]O2 具有高容量（200–250mAhg−1）和高电压操作（≈3.8V vs Li0/Li+）以及更好的化学稳定性，由于 Ni3+/4+（eg）氧化还原能与 Co3+/4+（t2g）和 Mn3+/4+（t2g）带上方的 O2−2p 带顶部没有明显的重叠，所以氧损失更少。 [7,8] 然而，由于 Li+ 和 Ni 2+ 的离子半径相似（0.76 Å），合成化学计量的 LiNiO 2 很困难，即在合成过程中，Ni 2+ 很容易占据锂板中的 3b 锂位并形成[Li 1-xNix]3a[Ni1-x]3b[O2]6c。锂层中的 Ni 2+ 不仅阻碍了 Li+ 的顺利扩散，而且导致不可逆容量和较差的循环寿命。[9] 通常，LiNiO 2 在深度脱锂后表现出从第一个六方到单斜（H1 到 M），单斜到第二个六方（M 到 H2），最后从第二个六方到第三个六方（H2 到 H3）相的渐进相变，[10] 这限制了 LiNiO 2 的制备。