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通过以太网进行 RDMA，实现超大规模分布式 AI 训练
近年来，人工智能模型的计算密度和规模都快速增长，这推动了高效可靠的专用网络基础设施的建设。本文介绍了 Meta 用于分布式人工智能训练的融合以太网远程直接内存访问 (RoCE) 网络的设计、实现和运行。我们的设计原则涉及对工作负载的深入了解，并将这些见解转化为各种网络组件的设计：网络拓扑 - 为了支持一代又一代人工智能硬件平台的快速发展，我们将基于 GPU 的训练分离到其自己的“后端”网络中。路由 - 训练工作负载本质上会导致负载不平衡和突发性，因此我们部署了几次路由方案迭代以实现近乎最佳的流量分配。传输 - 我们概述了我们最初尝试使用 DCQCN 进行拥塞管理，但后来放弃 DCQCN 转而利用集体库本身来管理拥塞。运营 - 我们分享运营大型人工智能网络的经验，包括我们开发的工具和故障排除示例。
隔离和锁定训练——综合训练
• 电气 – 电源、电池、电容器 • 机械 – 驱动器、阀门、变速箱 • 液压 – 加压流体 • 气动 – 加压空气 • 重力 – 吊杆、配重 • 压力 – 压缩空气、真空 • 化学 – 反应性、爆炸性、腐蚀性 • 储存的能量最有可能成为工作期间的问题
使用图形编译器和容器优化 AI 训练部署
摘要 — 基于深度神经网络 (DNN) 或深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 应用因其在解决图像分析和语音识别等问题方面的成功而变得流行。训练 DNN 需要大量计算，而高性能计算 (HPC) 一直是 AI 发展的关键驱动力。虚拟化和容器技术促成了云和 HPC 基础设施的融合。这些具有不同硬件的基础设施增加了部署和优化 AI 训练工作负载的复杂性。可以使用特定于目标的库、图形编译器以及通过改进数据移动或 IO 来优化 HPC 或云中的 AI 训练部署。图形编译器旨在通过为目标硬件/后端生成优化代码来优化 DNN 图的执行。作为 SODALITE（Horizon 2020 项目）的一部分，MODAK 工具旨在优化软件定义基础设施中的应用程序部署。 MODAK 使用数据科学家的输入和性能建模，将最佳应用程序参数映射到目标基础架构并构建优化的容器。在本文中，我们介绍了 MODAK，并回顾了 AI 的容器技术和图形编译器。我们说明了使用图形编译器和 Singularity 容器优化 AI 训练部署。使用 MNIST-CNN 和 ResNet50 训练工作负载的评估表明，定制的优化容器优于 DockerHub 的官方映像。我们还发现图形编译器的性能取决于目标硬件和神经网络的复杂性。索引术语 —MODAK、SODALITE、HPC、云、性能优化、AI 训练、Singularity 容器、图形编译器
专业培训 - 训练 - 核心训练 - 六月...
ALS Advanced Life Support ARCP Annual Review of Competency Progression BST Basic Specialist Trainee CbD Case-based Discussion CCBST Certificate of Completion of Basic Specialist Training CCST Certificate of Completion of Specialist Training CPD Continuing Professional Development CPGTC Cardiology Postgraduate Training Committee CRT Cardiac Resynchronisation Therapy CS Clinical Supervisor CT Computerised Tomography CTS Cardio-Thoracic Surgery DOPS Direct Observation using a Summative Assessment ECG Electrocardiogram EECC European Examination in Core Cardiology EP Electrophysiology EPA Entrustable Professional Activity ES Educational Supervisor ESC European Society of Cardiology EU European Union GUCH Grown-Up Congenital Heart Disease HST Higher Specialist Trainee ICD Implantable Cardioverter-Defibrillator ITU Intensive Therapy Unit MCQ Multiple Choice Question MCS Maltese Cardiac Society Mini-CEX mini-Clinical Evaluation Exercises MPMTC Malta Postgraduate Medical Training Centre MSF Multi-Source Feedback MRI Magnetic Resonance Imaging OSCE Objective Structured Clinical Examination PGTC Post Graduate Training Centre PSC Public Service Commission SAC Specialist Accreditation Committee STPC Specialist Training Programme in (Adult) Cardiology TD Training Director TC Training Co-ordinator TSS Trainee Support Service UEMS Union of European Medical Specialists UEMS-CS Union of European Medical Specialists -心脏病学部分WBA基于工作的评估
视觉训练对...
摘要。本研究旨在使用两个反应时间测试（即全身反应时间（WBRT）和手指反应时间（FRT），使用两个反应时间测试来确定羽毛球运动员之间对反应时间的影响。这项准确的实验研究涉及30名羽毛球运动员（男性= 30，女性= 30）。该研究涉及两组[治疗组= 30，对照组= 30]。进行的描述性分析表明，前晶杆前测试的治疗组的反应时间水平为（M = 0.32，SD = 0.047），而前FRT检验为（M = 0.48，SD = 0.068）。对于组控制，Pre-WBRT检验为（M = 0.33，SD = 0.030），预进率测试为（M = 0.49，SD = 0.065）。另一方面，识别后测试的治疗组的反应时间为（M = 0.28，SD = 0.037），后结果测试为（M = 0.41，SD = 0.054）。同时，对于对照组，识别后的测试为（M = 0.32，SD = 0.037），后FRT测试为（M = 0.45，SD = 0.061）。此外，对于治疗组，识别前和后测试[t（29）= 8.813，p = .000]和FRT测试[t（29）= 10.329，p = .000]之间存在显着差异。至于对照组，在WBRT测试前和WBRT测试[T（29）= 3.786，P = .001]和FRT测试[T（29）= 4.935，P = .000]之间也存在显着差异。尽管如此，两个前晶杆前测试组[t（58）= 1.667，p = .101]和FRT测试组[t（58）= 0.546，p = .587]之间没有显着差异。但是，识别后测试组[t（58）= 4.676，p = .000]和FRT测试组[T（58）= 3.056，p = .003]都有显着差异。总体而言，这项研究可以帮助教练设计有效的培训计划，以帮助提高羽毛球运动员的反应时间水平。
训练-Report-iot-iomt-00306-02-2024.pdf
培训计划介绍了物联网（IoT）的基本和高级原则和实践，目的是使参与者能够设计，构建和实施物联网解决方案。文本还研究了在通信中采用的一系列技术和协议，涵盖了新兴的IoT友好应用程序和物理层协议。参与者将对广泛认可的物联网（IoT）框架和标准获得全面的理解。培训计划包括广泛使用的云平台，这些平台提供了广泛的服务，并强调构建此类平台的过程。这种取向旨在阐明在各种项目开发中对Arduino环境的基本利用。将传感器连接到Arduino微控制器的知识和过程，并从传感器中检索数据，可以帮助受训者了解物联网技术及其在医疗保健中的可用性/部署。开放平台为用户提供了将传感器数据牢固地存储在基于云的环境中的能力。
力量训练对...
pernambuco University of Pernambuco -UFPE的教育博士学位（2022年）；佩南布科联邦大学教育硕士 - UFPE（2012）。 来自佩南布科联邦大学（UFPE）联邦大学体育教育学位（2009年）。 巴西环境杂志编辑委员会成员-RVBMA [巴西环境杂志]（ISSN：2595-4431）。 公共卫生政策管理，体育和休闲实验室的研究员-UFPE（Labgespp/UFPE）；体育扩展项目的合作成员（体育与体育科学中心-CAV/UFPE）；体育和休闲政策研究发展中心的研究员 - Cedes Network-体育部。 体育本科课程教授 - Unibra。 联系电子邮件：edilson.santos@grupounibra.compernambuco University of Pernambuco -UFPE的教育博士学位（2022年）；佩南布科联邦大学教育硕士 - UFPE（2012）。来自佩南布科联邦大学（UFPE）联邦大学体育教育学位（2009年）。巴西环境杂志编辑委员会成员-RVBMA [巴西环境杂志]（ISSN：2595-4431）。公共卫生政策管理，体育和休闲实验室的研究员-UFPE（Labgespp/UFPE）；体育扩展项目的合作成员（体育与体育科学中心-CAV/UFPE）；体育和休闲政策研究发展中心的研究员 - Cedes Network-体育部。体育本科课程教授 - Unibra。联系电子邮件：edilson.santos@grupounibra.com
