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全系统收益技术指导-CPUC
该加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）员工级指南介绍并描述了D.21-05-031实施的总系统福利（TSB）的计算步骤。从2024年开始，TSB指标将取代KWH，KW和THERM SAVINGS，这是加利福尼亚投资者拥有的公用事业公司和其他计划管理人员管理的能源效率投资组合的主要目标。D.21-05-031不是为投资组合设定燃料特定的储蓄目标，命令计划管理员实现以美元表示的单个目标，这代表了能源效率资源对网格的价值。通过过渡到TSB指标，CPUC鼓励计划管理员优化投资组合以在高价值时节省能源。以前，任何一天或小时的节能都同样朝目标计算。
全系统收益技术指导-CPUC
该加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）员工级指南介绍并描述了D.21-05-031实施的总系统福利（TSB）的计算步骤。从2024年开始，TSB指标将取代KWH，KW和THERM SAVINGS，这是加利福尼亚投资者拥有的公用事业公司和其他计划管理人员管理的能源效率投资组合的主要目标。D.21-05-031不是为投资组合设定燃料特定的储蓄目标，命令计划管理员实现以美元表示的单个目标，这代表了能源效率资源对网格的价值。通过过渡到TSB指标，CPUC鼓励计划管理员优化投资组合以在高价值时节省能源。以前，任何一天或小时的节能都同样朝目标计算。
公共事业中心（CPU） - 新墨西哥州立大学
公共公用事业中心很幸运能拥有出色的课程讲师，每个人都在监管领域拥有多年的实践经验。这些教师的专家不仅是他们领域的专家，而且具有丰富的教学经验，而且非常平易近人。这些教师中有许多在公共事业中心工作了16年以上。CPU课程讲师作为一个团队共同工作，并不断重新评估和重新确定其单独的材料集以及整个课程的所有组织和流程。每个成员都充分意识到自己的一组材料如何融入课程的整体情况。以这种方式，每个一周的课程都是真正的整合，这为与会者提供了最佳的产品。
StreamBrain：一种用于 CPU、GPU 和 FPGA 上的类脑神经网络的 HPC 框架
摘要 基于反向传播的现代深度学习方法越来越受欢迎，并已用于多个领域和应用领域。与此同时，还有其他鲜为人知的机器学习算法，它们具有成熟而坚实的理论基础，但其性能仍未被探索。类似大脑的贝叶斯置信传播神经网络 (BCPNN) 就是一个例子。在本文中，我们介绍了 StreamBrain——一个允许基于 BCPNN 的神经网络实际部署在高性能计算系统中的框架。StreamBrain 是一种领域特定语言 (DSL)，概念上类似于现有的机器学习 (ML) 框架，并支持 CPU、GPU 甚至 FPGA 的后端。我们通过经验证明 StreamBrain 可以在几秒钟内训练著名的 ML 基准数据集 MNIST，并且我们是第一个在 STL-10 大小网络上展示 BCPNN 的人。我们还展示了如何使用 StreamBrain 进行自定义浮点格式训练，并说明了使用 FPGA 对 BCPNN 使用不同 bfloat 变体的影响。关键词 HPC、无监督学习、表示学习、神经网络、AI、新兴机器学习、BCPNN、GPU、FPGA
CPUC 综合资源规划 (IRP)
• 当前 IRP 周期的第一年用于使用 RESOLVE 和 SERVM 模型制定参考系统计划 • 2020 年 3 月，委员会通过了 D.20-03-028，建立了最佳的“参考系统资源组合”，以满足到 2030 年电力部门 46 MMT 的 GHG 规划目标 • RSP 决定还包括基于 38 MMT GHG 规划目标的最佳投资组合，要求 LSE 提交符合 46 MMT 和 38 MMT 规划目标的 IRP，以帮助 CPUC 在制定 PSP 时更好地考虑这两个目标 • LSE 使用委员会决定中提供的指导来制定单独的 IRP（“LSE 计划”），并于 2020 年 9 月 1 日向委员会提交了 IRP • CPUC 工作人员正在汇总和调整 LSE 计划中提交的投资组合，以创建汇总的 46 MMT 和 38 MMT 系统投资组合，以便通过生产成本建模
利用 CPU 和 GPU 实现更快的密集可变形图像配准
在我们最近的工作11中，我们引入了一种基于离散优化的密集图像配准方法，即带有 α 扩展的最小图割。12 其他人之前已经提出过使用最小图割进行图像配准，13、14 但由于该方法的计算成本高，在实践中采用有限。通过将图像划分为子区域，并将每个 α 扩展一次限制在一个子区域，我们能够大幅减少这种配准方法的计算时间，而质量方面仅有很小的损失。处理一个子区域涉及两个步骤：计算体素匹配标准（即构建图形）并通过求解最小图割问题执行离散优化。早期的分析实验表明，对于较小的子区域，大部分计算时间都花在计算匹配标准上，而不是执行图割优化上。当使用计算密集度更高的相似性度量（例如互相关 (CC)）时，这种效果更加明显，这已被证明在图像配准中很有价值。15
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同并行级别而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
加利福尼亚州公用事业委员会 (CPUC) 批准 PG&E 重组计划 ...
立即发布新闻稿媒体联系人：Terrie Prosper，415.703.1366，news@cpuc.ca.gov 案卷号：I.19-09-016 CPUC 批准 PG&E 重组计划，要求
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了在计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同级别的并行性而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
脉动热管散热器CPU散热传热性能实验研究
摘要：针对高热流密度电子散热需求，提出了一种采用脉动热管（PHP）进行CPU散热的散热装置。通过分析PHP的壁面温度分布和蒸发器与冷凝器的分布，分析了散热器的传热性能和表面温度分布。实验结果表明：风速的变化对PHP散热器的运行有明显的影响，PHP散热器表面温度分布非常均匀，尤其有利于CPU的散热；PHP的传热性能较好，最小平均热阻为0.19k/W。此外，当温度达到120℃左右时，没有出现干涸现象，表明脉动热管具有很高的传热极限。