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World File Search System浮点运算
方法论文 AIRAWAT：AI 特定云计算......
8 Mflop/s 是一种执行速率，每秒执行数百万次浮点运算。每当使用此术语时，它都是指 64 位浮点运算，运算将是加法或乘法。Gflop/s 指每秒数十亿次浮点运算，而 Tflop/s 指每秒数万亿次浮点运算。
实验室一览 - 劳伦斯利弗莫尔国家实验室
世界顶级高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是顶级高性能计算设施利弗莫尔计算 (LC) 的所在地。LC 拥有超过 3.28 百亿亿次浮点运算的峰值计算能力和众多 TOP500 系统，包括排名第一的 2.79 百亿亿次浮点运算 El Capitan 系统、294+ 千万亿次浮点运算 Tuolumne 系统和 125 千万亿次浮点运算 Sierra 系统。这些旗舰超级计算机支持 GPU，能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟，满足各种关键任务需求。LLNL 还与 Cerebras Systems 和 SambaNova 等行业合作伙伴合作，将尖端人工智能硬件与顶级高性能计算机相结合，以提高模型的保真度并管理不断增长的数据量，从而提高速度、性能和生产力。LC 平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持；存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带档案库；以及最高质量的客户服务。我们的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位，从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 Flux、SCR 和 Spack。
人工智能趋势研究 - 人工智能：改变企业
数字化和智能手机的胜利带来了更紧凑、更经济的计算能力——此外还有传感器和摄像头，它们的价格也在下降，但更加复杂。老牌企业和新企业之间日益激烈的竞争正在导致越来越多的人工智能专用芯片创新。2008 年，世界上第一台单万亿次浮点超级计算机耗资 1 亿美元，占满了整个房间。Nvidia 于 2017 年推出的 Titan V 是一款人工智能处理器芯片，其容量为 110 万亿次浮点运算。
AN10902 使用 LPC32xx VFP - NXP 半导体
ARM 提供基于硬件的矢量浮点 (VFP) 协处理器，可加速浮点运算。ARM VFP 支持以 CPU 时钟速度执行单精度和双精度加法、减法、乘法、除法、乘法累加运算和除法/平方根运算。ARM VFP 可用于提高成像应用程序（如缩放、2D 和 3D 变换、字体生成、数字滤波器或任何使用浮点运算的应用程序）的性能。由于 ARM VFP 是由 ARM 开发和支持的协处理器，因此它在各种工具链、RTOS 和操作系统（如 Keil MDK 开发环境或 Linux）中都受到支持。ARM VFP 符合 IEEE 754 标准。
计算机历史、分类和基础解剖学
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比，它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务，例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC（先进计算发展中心）在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
数字技术在临床营养中的应用
数字技术的功能和实用性不断增强，已使其广泛融入社会。从闹钟响起醒来的那一刻到睡前播放舒缓的音乐，数字设备在一天中的每一步都发挥着核心作用。几乎所有行业（包括与技术无关的行业）现在都以某种形式依赖数字技术来捕获数据、执行计算和自动化流程。尽管如此，除了社会上此类技术的可用性和吸收程度之外，还有触手可及的惊人计算能力。例如，今天超过 80% 的美国人手中的计算能力比首次将尼尔·阿姆斯特朗送上月球的阿波罗 11 号制导计算机还要强大 [1]。处理能力和数据存储大小的这种进步，以及每千兆次浮点运算或千兆字节成本的反向降低，同样导致了越来越复杂的应用程序的开发。存储和分析“大数据”不再需要
用于推理的脑启发硬件解决方案......
由于浮点运算需要大量资源，使用传统计算范式在贝叶斯网络中实现推理（即计算后验概率）在能源、时间和空间方面效率低下。脱离传统计算系统以利用贝叶斯推理的高并行性最近引起了人们的关注，特别是在贝叶斯网络的硬件实现方面。这些努力通过利用新兴的非易失性设备，促成了从数字电路、混合信号电路到模拟电路的多种实现。已经提出了几种使用贝叶斯随机变量的随机计算架构，从类似 FPGA 的架构到交叉开关阵列等受大脑启发的架构。这篇全面的评论论文讨论了考虑不同设备、电路和架构的贝叶斯网络的不同硬件实现，以及解决现有硬件实现问题的更具未来性的概述。
标题 应用于植物生物学的百亿亿次计算和可解释的人工智能能否实现联合国可持续发展目标？
人口增长和气候变化加速要求使用设计作物理想型（可以在特定环境中生长的理想化植物）进行农业改良。多样化和高技能的研究小组必须整合努力，以弥合实现可持续农业国际目标所需的差距。鉴于全球农业需求的规模以及优化这些努力所需的多种组学数据，可解释的人工智能（具有可解释的决策过程的人工智能，可为人类提供有意义的解释）和百亿亿次计算（每秒可执行 10 18 次浮点运算或百亿亿次浮点运算的计算机）至关重要。准确的表型分析和每日分辨率的气候类型关联对于在不同粒度级别上将理想型生产细化到特定环境同样重要。我们回顾了朝着可持续农业方向的进展克服技术障碍，解决多项联合国可持续发展目标，并讨论克服研究与政策之间差距的愿景。
TMS320C30 数字信号处理器
� 高性能浮点数字信号处理器 (DSP) – TMS320C30-50 (5 V) 40 纳秒指令周期时间 275 MOPS、50 MFLOPS、25 MIPS – TMS320C30-40 (5 V) 50 纳秒指令周期时间 220 MOPS、40 MFLOPS、20 MIPS – TMS320C30-33 (5 V) 60 纳秒指令周期时间 183.3 MOPS、33.3 MFLOPS、16.7 MIPS – TMS320C30-27 (5 V) 74 纳秒指令周期时间 148.5 MOPS、27 MFLOPS、13.5 MIPS � 32 位高性能 CPU � 16/32 位整数和 32/40 位浮点运算 � 32 位指令字，24 位地址 � 两个 1K × 32 位单周期双访问片上 RAM 块 � 一个 4K × 32 位单周期双访问片上 ROM 块 � 片上存储器映射外设： – 两个串行端口 – 两个 32 位计时器 – 单通道直接存储器访问 (DMA) 协处理器，用于并发 I/O 和 CPU 操作
液压实验室专用
过去半个世纪，计算机技术和电子技术的飞速发展彻底改变了我们的日常生活，为所有科学和工程分支提供了强大的新工具。水利工程实践和研究也不例外。例如，笔记本电脑每秒执行的浮点运算比四十年前推出的 Cray 1 超级计算机高出几个数量级，如今通常用于运行数值模型，以解决各种水利问题。此类模型结果的可信度取决于使用现场或实验室数据进行验证的程度。在大多数情况下，现场数据的收集非常昂贵且耗时，因此使用实验室数据是模型验证的更具吸引力的选择。此外，水利实验室中的物理模型提供了在受控条件下进行测试的可能性，并可以提供对基本过程的新见解，有助于加深对基础物理的理解。利用当今技术提供的工具，研究人员和从业人员能够分析复杂的流动问题和过程，这导致了液压实验室发展的两种趋势，即使用越来越复杂的仪器和设计用于研究特殊流动问题的创新实验设施。