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AMX公告
Aimometrex任命Robert Veitch为代理首席执行官Airometrex Limited（ASX：AMX，Airometrex或公司）很高兴地宣布，已任命Robert Veitch先生为代理首席执行官，立即生效。Veitch先生以前是Airometrex的高级主管和Metromap的总经理。航空公司现任首席执行官史蒂夫·马斯特斯（Steve Masters）先生已辞职以寻求其他机会，并将于2025年2月18日离开公司。他已辞去了Airometrex董事的立即生效。Veitch先生于2024年9月以总经理Metromap的身份加入了Airometrex，并拥有超过三十年的领导力经验，建立了数字创新和技术领域的高性能团队。他以前的经验包括成为Delineate的创始人兼首席执行官，与许多行业的数百家公司合作，从初创公司到包括Google和Tesla在内的大型公司。Airometrex的非执行董事长Mark Lindh先生说：“ Rob在3D技术方面具有深厚的专业知识，包括模型，可视化，模拟，生成AI，沉浸式应用，扫描和添加剂制造。他在自动驾驶汽车上工作的经验使他对激光雷达，摄像头，雷达和超声传感器，机器视觉和映射有相当大的接触。
使用 Intel AMX/TMUL 进行 AI 加速
图片来源：https://www.intel.com/content/www/us/en/products/docs/accelerator-engines/advanced-matrix-extensions/overview.html
人工智能 (AI) 英特尔® 高级矩阵扩展 (英特尔® AMX) 利用英特尔高级矩阵扩展 (英特尔 AMX) 加速 AI 工作负载
Intel AMX 是内置于最新 Intel Xeon 处理器中的加速器。Intel AMX 提高了深度学习 (DL) 训练和推理的性能，使其成为 NLP、推荐系统和图像识别等工作负载的理想选择。想象一下，一辆汽车可以在城市驾驶中表现出色，并能快速变速，提供一级方程式赛车的性能。最新的 Intel Xeon 处理器提供了这种灵活性。开发人员可以编写 AI 功能以利用 Intel AMX 指令集，也可以编写非 AI 功能以使用处理器指令集架构 (ISA)。英特尔已将其 oneAPI DL 引擎英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 集成到流行的 AI 应用程序开源工具中，包括 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 ONNX。
利用英特尔® AMX 和英特尔® TME 解决方案设计简介加速 AI 推理工作负载并提高 Azure Stack HCI 上的安全性
处理器 QS 预生产版（40 核，2.0 GHz）、1 个英特尔® 服务器主板（QuantaGrid D54Q-2U）、总内存：512 GB（16x 32 GB 4800 MHz DDR5 DIMM）、英特尔® 超线程技术 = 开启、英特尔® 睿频加速技术 = 开启、BIOS = SE5C741.86B.01.01.0002.2212220608、微码 = 0x2b0001b0 存储（启动）：1 个 Solidigm DC S4610（960 GB）、存储：6 个 Solidigm D7-P5510 系列（3.84 TB）、网络设备：1 个 25 GbE 英特尔® 以太网网络适配器 E810-XXV-4 @ 25 GbE、1 个 10 GbE 英特尔® 以太网融合网络适配器 X550-T2 @ 1 GbE、操作系统/软件：带有 Ubuntu Server 2022 的 Microsoft Azure Stack HCI 版本 20385。
蒸汽选择性膜能量交换器，用于高效户外空气处理
摘要：空调系统总负载的40％可以归因于凝结除湿化。然而，新的水蒸气选择性膜提供了一个独特的机会，可以通过避免相变大大减少去除水分的功率要求，因此被评为传统HVAC系统的最佳选择。迄今为止，所有此类系统都依赖于恒定温度的假设，甚至称为“等温度除湿”。这项工作提出了一种基于膜的空气冷却和除湿方法，该方法称为活性膜能量交换器（AMX），该方法是第一个提供同时，脱钩的，空气冷却和除湿的方法。建议的AMX配置使用两种蒸气选择性膜模块，并在它们之间使用水蒸气压缩机，使用第二个膜模块将蒸气拒绝进入排气流。使用蒸气压缩循环在每个膜模块中的冷却和加热线圈在空气流之间移动热量。为在100％室外空调系统中集成的AMX提供了详细的稳态，热力学模型。对AMX的限制参数和设计考虑因素（例如压缩机效率）进行了系统的分析，以针对广泛的室外空气条件进行了比较，并与标准和最先进的专用室外空气系统进行了比较。这种新方法的表现可以超过所有其他标准和最先进的系统，在传统专用的户外空气系统上获得了1.2-4.7倍的COP。关键字：膜，除湿，蒸气选择性，空气处理，室外空气1。最后，一项建筑模拟案例研究预测，在炎热，潮湿的气候下，医院建筑中的冷却能源节省高达66％。简介
计算机芯片中的里程碑进步对军事意义
[1] [最高1.53倍的平均绩效增长在上一代。请参阅Intel.com/processorclaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][2] [用于实时推理和内置Intel AMX（BF16）与上一代（FP32）的实时推理和训练的pytorch性能高达10倍。请参阅Intel.com/ ProcessorClaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][3] [与上一代相比，第四代Xeon客户可以期望使用内置加速器时，目标工作负载的每瓦效率为2.9×1的平均性能提高。Geomean of following workloads: RocksDB (IAA vs ZTD), ClickHouse (IAA vs ZTD), SPDK large media and database request proxies (DSA vs out of box), Image Classification ResNet-50 (AMX vs VNNI), Object Detection SSD-ResNet-34 (AMX vs VNNI), QATzip (QAT vs zlib）。]
2024-2028 年武装部队部财产管理人转让展望
由于维持作战和后备能力的总体背景，绝大多数舰队都保持服役状态（ERC 90、AMX 10 RC、VAB、TRM 2000、VBL、工程师作战资源、AUF1、FAMAS、PA 等）。因此，可转移材料的总量低于
从对称性角度研究块体、缺陷、二维和零维金属卤化物钙钛矿半导体的物理特性
摘要 金属卤化物钙钛矿基纳米结构、纳米片和纳米颗粒处于最前沿，具有吸引人的光电特性，适用于光伏和发光应用。因此，全面了解这些基本的电子和光学特性是充分利用此类半导体技术的关键一步。迅速发展的化学工程及其不同寻常的结构多样性令人着迷，但对于与传统半导体相媲美的合理描述也具有挑战性。从这个意义上说，基于群论的对称性分析提供了一种通用而严格的方法来理解各种块体钙钛矿和钙钛矿基纳米结构的性质。在本文中，我们使用群论中的对称性分析回顾了金属卤化物钙钛矿半导体的电子和光学响应，回顾了 AMX 3 块体钙钛矿的典型立方 Pm-3m 晶格的主要结果（其中 A 为阳离子，M 为金属，X 为卤化物），然后将分析扩展到三种技术感兴趣的情况：AMX 3 纳米粒子、A 4 MX 6 孤立八面体、A 2 MX 4 层状系统和最近引入的缺陷卤化物钙钛矿 (d-HP)。基于对称性论证，我们将强调这些材料的电子和光学特性的相似性和差异性，这是由空间限制和维数引起的。同时，我们将利用这种分析来讨论文献中的最新结果和争论，如钙钛矿纳米粒子和纳米片的带边激子精细结构中暗/亮态的能量学。从目前的工作中，我们还预测 d-HP 的带边激子精细结构不会呈现光学暗状态，与 AMX 3 纳米粒子和层状钙钛矿形成鲜明对比，这一事实可能对这些新型钙钛矿的光物理产生重要影响。
通过机密计算加速 AI 推理
声明和免责声明 1. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，性能提升高达 7.57 倍。请参阅下面的配置详细信息。 2. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 5.26 倍。请参阅下面的配置详细信息。 3. 与上一代相比，在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代英特尔至强可扩展处理器上以 INT8 精度运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 4.61 倍。请参阅下面的配置详细信息。 4. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 8.02 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.30 倍。请参阅下面的配置详细信息。5. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 5.46 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.17 倍。请参阅下面的配置详细信息。配置详细信息测试 1：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8380 CPU @ 2.30GHz、40 个内核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR4 3200 MT/s [运行速度为 3200 MT/s]）、BIOS 版本 SE5C6200.86B.0022.D64.2105220049、ucode 版本 0xd000375、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域内进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本ResNet50v1.5/Bert-Large TEST-2：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8480+ CPU @ 2.0GHz、56 核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR5 4800 MT/s [运行于 4800 MT/s]）、BIOS 版本 3A05、ucode 版本 0x2b000070、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域中进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本 ResNet50v1.5/Bert-Large 性能因使用情况、配置和其他因素而异。欲了解更多信息，请访问性能指数网站。性能结果基于截至配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅备份。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。
武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尔努与乌克兰国防部长奥列克西·列兹尼科夫之间的访谈（2023 年 1 月 12 日）
两国外长一致同意，法国制造的 AMX 10-RC 轻型作战坦克的交付将在两个月内完成，这一原则是在马克龙总统和泽连斯基总统 1 月 4 日会晤时决定的。他们还同意迅速组织乌克兰士兵使用这些坦克的训练。部长们最后评估了法国为帮助乌克兰获得国防装备而设立的2亿欧元专项基金的使用进展情况。