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释放产业集群潜力 - 刊物
世界经济论坛与埃森哲和电力研究院合作，致力于通过转型工业集群 (TIC) 倡议，改善共置企业和公共机构的合作和共同愿景，以推动能源转型、经济增长和就业。该倡议是一个不断发展的社区，由 33 个签署集群组成，遍布五大洲 16 个国家，代表着 8.32 亿吨二氧化碳当量 (CO 2 e) 减排潜力，这一数量与沙特阿拉伯等国每年的二氧化碳当量排放量相当。2 此外，这些集群为全球国内生产总值 (GDP) 贡献了 4920 亿美元，创造或保护了 430 万个就业岗位。3 自 2024 年上届世界经济论坛年会以来，我们欢迎 13 个新的签署集群成员加入该社区
可持续工业集群（S.I.C. II）合同Duratio
埃塞俄比亚政府（GOE）实施了几项改革，这些改革为经济投资开辟了相当大的机会，并改编了私营部门的经济增长，作为经济发展的战略支柱之一。纺织品和服装部门和工业园/经济特区（SEZ）是新制造业政策的优先部门，以及最近出版的本土经济改革议程2.0（HGER 2.0）2024-2026。英国和德国政府正在通过实施一个名为“可持续工业集群（S.I.C.）的加入项目”II。 S.I.C. ii的目标是通过对工人，制造商和政府采用需求和市场的方法来增强埃塞俄比亚纺织品和服装部门的韧性。 它旨在促进工人福利；准备公司符合国际市场要求；吸引国际买家从埃塞俄比亚采购；建议管理IPS/SEZ有关可持续运营的管理，并提供政策咨询，以减轻业务环境的限制。 该项目是由德国GesellschaftFür国际Zusammenarbeit（GIZ）GMBH实施的，这是英国外国，英联邦和发展办公室（FCDO）与德国联邦联邦经济合作与发展部（BMZ）之间的共同建立协议。 该项目正在寻求经验丰富，热情和积极的经济区协调员。II。S.I.C. ii的目标是通过对工人，制造商和政府采用需求和市场的方法来增强埃塞俄比亚纺织品和服装部门的韧性。 它旨在促进工人福利；准备公司符合国际市场要求；吸引国际买家从埃塞俄比亚采购；建议管理IPS/SEZ有关可持续运营的管理，并提供政策咨询，以减轻业务环境的限制。 该项目是由德国GesellschaftFür国际Zusammenarbeit（GIZ）GMBH实施的，这是英国外国，英联邦和发展办公室（FCDO）与德国联邦联邦经济合作与发展部（BMZ）之间的共同建立协议。 该项目正在寻求经验丰富，热情和积极的经济区协调员。S.I.C.ii的目标是通过对工人，制造商和政府采用需求和市场的方法来增强埃塞俄比亚纺织品和服装部门的韧性。它旨在促进工人福利；准备公司符合国际市场要求；吸引国际买家从埃塞俄比亚采购；建议管理IPS/SEZ有关可持续运营的管理，并提供政策咨询，以减轻业务环境的限制。该项目是由德国GesellschaftFür国际Zusammenarbeit（GIZ）GMBH实施的，这是英国外国，英联邦和发展办公室（FCDO）与德国联邦联邦经济合作与发展部（BMZ）之间的共同建立协议。该项目正在寻求经验丰富，热情和积极的经济区协调员。SEZ协调员负责确保经济领域的各个利益相关者之间的平稳有效协调，包括区域管理，制造商，工人，政府当局和国际买家。协调员将促进项目活动的实施，监控经济特区的绩效并为区域经理提供战略支持，以确保环境，社会和经济可持续性目标是
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
从头开始的簇
2目录5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.1本文档的范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1.2什么是起搏器？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2.1安装Almalinux 9。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.2.2配置OS。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10 2.2.1安装Almalinux 9。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2.2配置OS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.2.3重复第二个音符。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.2.4在节点之间配置通信。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.3设置并群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.3.1简单的使用和群集外壳。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.2安装群集软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.3配置群集软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.3.4探索PC。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 2.4启动并验证群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 2.4.1开始群集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 2.2.2验证CoroSycc安装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。31 2.4.3验证起搏器安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.4.4探索现有配置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.5配置围栏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.5.1什么是围栏？。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.5.2选择和围栏设备。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.5.3配置簇用于围栏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 2.5.4示例。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.6创建一个主动/被动群集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.6.1添加资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.6.2执行故障转移。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 2.6.3防止恢复后资源移动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 2.7添加Apache HTTP服务器作为群集服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.1安装Apache。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 42 2.7.2创建网站文档。 。 。 。 。42 2.7.1安装Apache。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.2创建网站文档。 。 。 。 。42 2.7.2创建网站文档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 2.7.3启用Apache状态URL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.7.4配置群集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.7.5确保在同一主机上运行资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.7.6确保资源开始和停止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 2.7.7更喜欢一个节点，而不是另一个节点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 2.7.8手动移动资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 2.8使用DRBD复制存储。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48
埃塞俄比亚农村电气化微电网集群
摘要 — 埃塞俄比亚的许多村庄地处偏远，尚未接入国家电网。人们提出利用当地可再生能源资源的微电网为这些村庄供电。因此，人们设计了利用太阳能光伏和微型水力发电厂以及一些电池储能系统的微电网。这些电网首先被设计为单独的微电网并进行研究。然后，通过互连馈线将微电网连接起来，形成一个微电网集群。这样，集群中不同微电网之间就可以共享发电和储能系统。对微电网集群进行了建模和仿真，以证实单个微电网中资源和电池储能系统的共享可以提高频率稳定性。关键词 — 电池储能、电气化、微型水力、微电网、微电网集群、光伏、仿真。
Pathofact 2.0：一种用于预测宏基因组中抗菌抗性基因，毒力因子，毒素和生物合成基因簇的综合管道
摘要摘要：抗菌抗性基因（ARGS）和毒力因子（VFS）是围绕药物抗药性感染的全球健康危机的核心因素。Pathofact是2021年引入的生物信息学管道，从元基因组数据中提供了对ARGS，VFS和细菌毒素的见解。但是，生物信息学的最新进展突出了对Pathofact的更新版本的需求。我们引入了Pathofact 2.0，这是改进的ARG，VF和毒素预测的增强管道。关键更新包括用于VF识别的更新机器学习（ML）模型，用于毒素识别的新ML模型，扩展了隐藏的Markov模型配置文件以及用于预测生物合成基因簇的Antismash 7.0集成。这些升级使Pathofact 2.0成为预测基于微生物组的致病性和抵抗力的更强大，用户友好的平台，提供了一种至关重要的工具，以更好地理解和应对抗菌素抵抗和感染性疾病所带来的挑战。