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美国国际开发署气候融资发展加速器（...
由 Chemonics International 实施的美国国际开发署气候融资发展加速器 (CFDA) 正在寻求经验丰富的债务、股权或其他投资者（例如资产管理人、资产所有者、具有投资或借贷能力的金融机构）提交赠款申请，以提高可持续性并帮助提高非洲能源转型价值链的经济贡献。1 赠款将根据美国国际开发署和美国政府关于合同赠款的管理规定以及 CFDA 的内部赠款管理政策进行授予和实施。发布本 RFA 并不构成 CFDA 的授予或承诺，也不承诺 CFDA 支付准备和提交申请所产生的费用。此外，CFDA 保留接受或拒绝任何或所有收到的申请以及要求申请人进一步澄清的权利。申请人将以书面形式收到有关其申请的决定。 CFDA 和 Chemonics 员工不得索要任何金钱、费用、佣金、信用、礼物、酬金、有价之物或补偿，申请人也不得提供任何金钱、费用、佣金、信用、礼物、酬金、有价之物或补偿，以获取或奖励与本次招标有关的不当优惠待遇。项目员工的任何不当要求都应报告给项目负责人或 BusinessConduct@chemonics.com 。RFA 分为以下三个部分：
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性能和功耗：使用 CARAML 对加速器上的 AI 工作负载进行系统评估
摘要 — 机器学习 (ML) 技术的快速发展推动了专用硬件加速器的发展，旨在促进更高效的模型训练。本文介绍了 CARAML 基准测试套件，该套件用于评估在一系列硬件加速器上训练基于 Transformer 的大型语言模型和计算机视觉模型时的性能和能耗，包括 NVIDIA、AMD 和 Graphcore 的系统。CARAML 提供了一个紧凑、自动化、可扩展和可重复的框架，用于评估各种新型硬件架构中 ML 工作负载的性能和能耗。本文详细讨论了 CARAML 的设计和实现，以及一个名为 jpwr 的自定义功率测量工具。索引术语 — 机器学习、能量、NLP、计算机视觉、AI、性能测量、基准、GPU、IPU、加速器
ADELIA Gen2 模拟深度学习推理加速器
能源效率：与传统数字加速器相比，ADELIA 的模拟数字架构可将功耗降低高达 90%。这使其成为电池供电设备的理想选择。超低延迟：ADELIA 的高速处理能力支持需要快速响应的实时应用。这对于实时分析等任务至关重要。软件工具链：ADELIA 配备了强大的软件开发工具包，可简化神经网络的优化和部署。多功能性：ADELIA 用途广泛，可用于各种 AI 应用，包括图像和语音识别、自然语言处理和医疗诊断。易于实现对客户要求的适应。
高性能 - ntt-hardware-accelerator-to-support- ...
大型多项式乘法对于基于模块的键盘封装机制（ML-KEM）和基于模块的数字签名（ML-DSA）（ML-DSA）等量子后加密标准标准至关重要。这些复杂的这些乘法通常使用数字理论变换（NTT）加速。这项工作介绍了一种新型的架构，具有高性能NTT加速器，能够使用一组硬件资源来执行NTT和逆NTT操作。设计利用单个蝴蝶配置单元来减少资源需求并改善关键路径。采用多路径延迟分组（MDC）策略来实现多个系数的完全管道和并行处理，从而支持ML-KEM和ML-DSA计算。实际结果表明，我们提出的NTT发动机需要3,821个LUTS，2970 FFS，20 DSP和5 BRAM，在AMD Zynq Ultrascale+ FPGA上需要322 MHz。我们的设计在当前的NTT体系结构中提供了最佳的区域时间产品（ATP）。
纽约市加速器 PACE 融资计划
符合所有适用的计划要求并输入到工作簿中。为了确定此类历史“基准”能源使用量，必须使用建筑物过去三年的平均年能源使用量。用于能源分析的基准建筑物的运营假设和设计必须反映实际建筑物特征和运营情况。建筑物预期用途的变化以及由此导致的能源效率效益适用的基准能源消耗变化必须通过向管理员提供的备份文件予以证实。3 根据 NYSERDA 通用指南，目前空置的历史建筑、现有建筑中的适应性再利用、历史能源数据不存在或任何拟议的建筑使用或增建变更，必须提供基于拟议用途的替代能源消耗基准。对实际基准能源使用量的任何调整或变更都必须通过向管理员提供的备份文件予以证实。如果项目建筑物小于 25,000 平方英尺，则必须向管理员提供前三年的公用事业账单消耗数据。新建项目或重大改造项目的基准是纽约市建筑局设计备案时适用的纽约市节能规范最低基准。公用事业费率为了使建筑物满足计划的技术要求以获得该计划下的 C-PACE 贷款，必须确定建筑物的混合公用事业费率并将其输入到工作簿中。工作簿中使用的混合公用事业费率必须符合 NYSERDA 的 CBR 指南，并且必须按以下方式计算：特定公用事业的混合公用事业费率应等于该公用事业在过去三年的总成本除以过去 3 年的总消耗，所有值均基于账单数据。任何例外情况都必须描述并通过备份文件和计算加以证实。新建项目或重大改造项目的公用事业费率应为根据拟建建筑物的预期费率类别和费率得出的混合费率。混合费率可以根据费率各部分的总和计算得出，包括高峰和非高峰需求费用、能源费用和其他费用。
变色龙：一种用于检索的语言模型的异质和分解加速器系统
检索授权的语言模型（RALM）将大型语言模型（LLM）与矢量数据库结合在一起，以检索文本生成期间的上下文知识。这种策略即使使用较小的模型也有助于产生令人印象深刻的发电质量，从而通过数量级来调查计算需求。为了有效而灵活地为Ralms提供服务，我们提出了Chameleon，这是一种杂项加速器系统，将LLM和矢量搜索加速器集成在分解的体系结构中。异质性在推理和检索方面有效地提供了有效的服务，而分类允许独立缩放LLM和向量搜索加速器来满足各种RALM要求。我们的变色龙原型在FPGAS上实现了向量搜索加速器，并将LLM推理分配给GPU，并用CPU作为群集坐标。与混合CPU-GPU架构相比，在各种RALMS上进行了评估，延迟降低2.16倍，吞吐量的延迟3.18倍。有希望的结果为采用异质加速器的方式铺平了道路，不仅是LLM推断，而且还可以在未来的RALM系统中进行矢量搜索。
BUSN08058 商业加速器。...
该模块面向已开始或打算开始自己创业且处于业务发展渠道任何阶段（即：创业前、初创期、早期、成长期或成熟期）的学生。该模块将由经验丰富的企业和商业从业者讲授，利用动态的物理和数字教学和学习空间，并将来自关键利益相关者和合作伙伴的意见嵌入模块中。该模块是根据 UWS 毕业生属性开发的，可帮助学生培养一系列技能、素质和能力，为他们在大学毕业后以及在 UWS 学习期间取得成功做好准备。该模块将帮助学生培养学术技能，例如获取知识、批判性思考、分析、解决问题、数字素养和自主学习。该模块还有助于培养许多个人和专业属性。该课程采用一种新的教学方法，以数字和物理方式加速、授权和实现以学生为中心的互动教育体验。核心教育内容通过多功能虚拟学习平台托管，该平台允许员工根据其领域、行业和学生的期望定制和交流学习内容。学生将培养管理和发展中小企业所需的个人技能、素质、态度、才能和行为，例如：管理技能、领导力、信心、动机、沟通、组织和社交、数字和技术技能，同时获得在当今充满活力的市场中建立和发展成功企业所需的创造性信心。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器
MME 简介 英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器矩阵乘法引擎 (MME) 代表英特尔® Gaudi® 加速器系列 MME 引擎的第 5 代。这些 MME 是专用的高性能计算核心，专为矩阵运算而设计，矩阵运算是深度学习算法的基础计算类型。英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器包含八个这样的 MME，每个 MME 都能够执行令人印象深刻的 64K 并行运算。这种大规模并行性可实现高度的计算效率，使这些 MME 特别擅长处理深度学习工作负载中普遍存在的复杂矩阵运算。