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概览：费米国家加速器...
费米实验室的使命是成为粒子物理发现的前沿实验室。该加速器综合设施为宇宙基本性质的研究提供了动力，是世界上唯一一个既能为科学生产低能和高能中微子束，又能进行精密科学实验的加速器综合设施。长基线中微子设施 (LBNF) 和深层地下中微子实验 (DUNE) 的建设，以及质子改进计划 II (PIP-II) 项目实现的世界上最强的中微子束，将成为美国能源部国家实验室的第一个国际大科学项目。费米实验室通过其在中微子、对撞机、精密和宇宙科学方面的实验和项目，将美国研究人员整合到全球粒子物理事业中。该实验室的科学研发推动了加速器、探测器、计算和量子技术在科学和社会中的应用。
机器学习的加速器体系结构
Joel Emer，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang，Isca 2019 2019年深神经网络的教程有效处理，Vivienne Sze，Yu-Hsin Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang Yang，Joel Emer，Joel Emer，Morgan，Morke emer，Morke and Morke and Claypool出版商，2020 Yakun sophia sophia shao shao shao shao shao shao shao shao shao，ucia shao，ucy ucia ucy ucy ucy u e eeee， 2020 CS231N卷积神经网络视觉识别，斯坦福大学，2020年
exma：精确匹配的基因组加速器
摘要 - 基因组学是精密医学，全球粮食安全和病毒监测的基础。精确匹配是在基因组学的几乎每个步骤中广泛使用的操作之一，例如对齐，组装，注释和相互作用。现代基因组学采用Ferragina-Manzini指数（FM-索引）增强空间 - 有效的Burrows-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler-Wheeler Transform（BWT），并具有其他数据结构，以允许超快速的精确匹配操作。但是，FM索引因其空间局部性和随机内存访问模式而臭名昭著。先前的工作创建GPU-，FPGA-，ASIC-甚至是基于内存过程（PIM）的加速器，以增强FM-Index搜索吞吐量。尽管他们实现了最新的FM索引搜索吞吐量，但与所有先前的常规加速器相同，但在每个DRAM行激活后仅处理一个DNA符号，因此仅处理一个DNA符号，从而遭受了记忆带宽利用率不佳。在本文中，我们提出了一个硬件加速器EXMA，以增强FM-Index搜索吞吐量。我们首先创建一个具有多任务学习（MTL）基于多任务的索引的新型EXMA表，以在每个DRAM行激活中处理多个DNA符号。然后，我们构建一个加速器以在EXMA表上进行搜索。我们提出了2阶段的安排，以提高加速器的高速公路命中率。我们介绍了动态页面策略，以提高DRAM主内存的行缓冲区命中率。我们还提出链条压缩，以减少EXMA表的数据结构大小。与最新的FM索引PIM相比，EXMA将搜索吞吐量提高了4。9倍，并增强每瓦4瓦搜索吞吐量。8×。 索引术语 - 特定于硬件加速器，ge- sickics，精确匹配8×。索引术语 - 特定于硬件加速器，ge- sickics，精确匹配
人工智能加速器（Tensor Processor）的翻译器
该客户专门开发和制造专用张量处理单元 (TPU)，用于基于矩阵乘法块的快速神经网络计算，它以每周期数万次运算的速度执行最耗资源的计算。
AI.STARTUP.HUB 汉堡人工智能加速器计划
我们批次内的初创企业将有机会参与我们广泛的加速器计划，该计划由八个模块组成，每个模块又有不同的主题：从研讨会、一对一辅导到指导计划和社交活动。一旦您被接受，我们将根据您在创业旅程中的阶段和您的个人资料共同分析您当前的需求，以便从以下模块中创建定制投资组合：
面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器 - cloudfront.net
在训练场景中，英特尔® Gaudi® 3 加速器相对于上一代产品几乎所有的先进功能都发挥了作用。由于训练场景是计算密集型的，因此增加的计算比率可带来立竿见影的效果。增加的 HBM 带宽允许更大的计算来体现增加的计算能力。此外，更大的 HBM 容量也有助于提高性能。更大的 HBM 容量允许增加批处理大小，从而实现更高的计算利用率，并避免重新计算某些部分工作负载或避免模型并行拆分，从而在运行时增加网络操作。一般而言，LLM 推理吞吐量由可用的 HBM 带宽决定，可用于读取模型参数和上下文窗口。将英特尔® Gaudi® 3 加速器与英特尔® Gaudi® 2 加速器进行比较时，我们发现对于小型 LLM（13B 大小的模型或更小），加速比与两代加速器之间的 HBM 带宽比率相似，大约为 1.5 倍。然而，当比较较大的 LLM 模型（如 LLama-70B 和 Falcon-180B）时，我们看到改进大于 HBM 带宽比，并且超过了 2 倍的比率。更大的改进是由于英特尔® Gaudi® 3 加速器可用的内存容量更大。这种更大的容量允许使用更大的批处理大小，因此可以在给定的时间内处理更多的样本。
韧性引擎和可持续工业加速器
2022 年 12 月 1 日新闻稿 - 立即发布非洲经济特区：恢复力的引擎和可持续工业价值链发展的加速器。尼日利亚阿布贾——非洲联盟委员会 (AUC) 和非洲经济区组织 (AEZO) 于 2022 年 11 月 30 日至 12 月 2 日在尼日利亚阿布贾组织了第五届非洲联盟经济特区和绿色工业化研讨会和第七届 AEZO 年会，主题为“非洲经济特区：恢复力的引擎和可持续工业价值链发展的加速器”。今年的会议为庆祝尼日利亚经济特区计划 30 周年而举办，聚集了 400 多名代表，包括政府官员、部长、国际组织负责人、知名专家、学术界、政策制定者、金融机构、经济区和投资与促进机构，代表 38 个国家，包括 52 个非洲经济区。开幕式由尼日利亚联邦共和国总统穆罕默杜·布哈里阁下主持，尼日尔三角洲事务部长乌马纳·奥孔·乌马纳阁下、非洲联盟经济发展、贸易、旅游、工业和矿产 (ETTIM) 专员阿尔伯特·穆昌加大使阁下和非洲经济区组织 (AEZO) 秘书长艾哈迈德·本尼斯先生代表出席。仪式上，非洲开发银行 (AfDB) 行长阿金武米·阿德西纳 (Akinwumi Adesina) 博士、尼日利亚工业、贸易和投资部长阿德巴约·奥通巴·尼伊 (Adebayo Otunba Niyi) 先生阁下、加蓬投资促进和公私合作部长雨果·姆巴丁加·马迪亚 (Hugues Mbadinga Madiya) 先生阁下、加纳共和国贸易和工业部副部长迈克尔·奥凯雷·巴菲 (Michael Okyere Baafi) 阁下、尼日利亚出口加工区管理局 (NEPZA) 首席执行官兼董事总经理阿德索吉·阿德苏格巴 (Adesoji Adesugba) 教授、石油和天然气自由区管理局 (OGFZA) 首席执行官兼董事总经理蒂贾尼·亚哈亚·考拉 (Tijjani Yahaya Kaura) 参议员和尼日利亚经济区协会 (NEZA) 执行秘书托因·埃莱格贝德 (Toyin Elegbede) 先生分别发表了讲话和亲切问候。
高效 CNN 加速器的设计和实现......
近年来，卷积神经网络（CNN）凭借其出色的特征提取能力在图像识别、工业故障检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。然而，传统的 CNN 模型 [1, 2, 3] 具有大量的参数，难以部署在资源受限的嵌入式设备上。因此，随着 CNN 的应用需求不断增加，如何简化 CNN 模型并有效地将其部署到嵌入式设备上成为了新的研究热点。使用轻量级 CNN 模型，例如 Xception [4]、MobileNet [5, 6, 7] 和 ShuffleNet [8]，是在准确率损失不大的情况下显着减少参数数量的有效方法。此外，使用低比特数据量化方法[9，10，11]可以将32比特数据量化为8比特甚至更低，大大减小了CNN模型的大小。因此，结合这两种方法对轻量级CNN模型进行低比特数据量化，为实现CNN模型提供了一种计算友好的算法解决方案。在各类嵌入式设备中，FPGA在功耗和灵活性之间提供了更好的权衡，成为实现CNN的一种有吸引力的解决方案。然而，轻量级CNN模型包含多种核大小，这对基于FPGA的CNN加速器的设计提出了挑战。大多数现有设计[12，13，14，15，16，17，18，19，20，21]可以有效处理具有某些特定核大小的卷积。然而，
管道加速器指南 2024-25（第 1 轮）
背景 通过国家合作研究基础设施战略 (NCRIS) 计划，澳大利亚治疗创新协会、澳大利亚 Phenomics 和 ANSTO 的国家氘化设施支持国家研究基础设施网络，以应对 2021 年国家研究基础设施 (NRI) 路线图中的医疗产品挑战。我们共同为学术研究人员和中小企业提供各种澳大利亚转化医学研究能力，从健康和疾病的分子基础到临床试验。为了鼓励他们利用这些能力，TIA 开发了管道加速器，这是一项有竞争力的代金券式计划，可以补贴获取各种先进能力的成本。在此管道加速器轮次中，TIA 正在与澳大利亚 Phenomics 和 ANSTO 的国家氘化设施 (NDF) 合作，以扩大发现和转化医学研究所需的翻译专业知识清单。