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nGRG-RR-2023-02-原生AI架构描述-...
算力是原生AI的核心要素，6G应用和服务预计将增加对强大且加速的计算资源的需求，以满足这些应用和服务的要求。计算能力的提升在推动AI发展中也发挥着至关重要的作用。强大的计算资源可以显著提高AI模型训练的准确性和充分性，同时降低时间成本。为了适应6G网络不断变化的场景和网络功能，需要开发用于处理大量数据量和复杂算法的新型计算架构和基础设施。这可能需要专用硬件，包括图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）、NPU（神经处理单元）、数据处理单元（DPU）。它还可以包括实现能够管理6G网络和应用程序生成的大量数据的分布式计算架构。
医疗保健智能数据中心网络的新时代
如果您的组织像行业中的许多人一样，资源不足，资金不足或这两个 - 您的网络基础架构可能难以支持数字化转型工作，管理大量的数据量以及减轻网络安全风险。这就是为什么我们的数据中心解决方案集成了计算，存储和网络基础架构以帮助减少站立复杂的IT基础架构的时间，风险和成本的原因。使用HPE Aruba网络数据中心网络解决方案，医疗组织获得简化的数据中心体系结构，增强的性能和降低的成本（所有嵌入式安全性），由我们的DPU启用开关置换。此外，我们统一和自动化的数据中心网络方法意味着您可以同时实现绩效和零信任安全性，而无需牺牲一个。您可以将更快的移动时间从几周或一个月减少到几分钟，并通过连接，确保和自动化数据中心的数据优先现代化提供更好的患者护理。
Kria K26 SOM：边缘 Vision AI 的理想平台
摘要 随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的不断进步，许多高计算应用程序现在都部署在边缘设备上。因此，需要一种高效的硬件，既能高效执行复杂算法，又能适应这项技术的快速改进。Xilinx® Kria™ K26 SOM 旨在满足在边缘设备上高效执行 ML 应用程序的需求。在本白皮书中，研究了各种 ML 模型和实时应用程序的性能，并将其与 Nvidia Jetson Nano 和 Nvidia Jetson TX2 进行了比较。Xilinx 的结果显示，K26 SOM 的性能优势大约是 Nvidia Jetson Nano 的 3 倍。与 Nvidia Jetson TX2 相比，它的性能/瓦特优势也超过 2 倍。K26 SOM 的低延迟和高性能深度学习处理单元 (DPU) 比 Nano 提供了 4 倍或更大的优势，并且具有 SSD MobileNet-v1 等网络，使 Kria SOM 成为开发 ML 边缘应用程序的理想选择。
树突状结构和算法艺术
扩散限制聚集（DLA）由于其简单性和在诸如纳米和微粒聚集等物理学中的广泛应用而引起了很多关注。在这项研究中，DLA的算法用Python编写。Python的Turtle库用于在计算机监视器上生长时绘制骨料。该算法在Raspberry Pi上运行。为DLA模拟创建了便宜的便携式介质。将两个不同的选项放在算法中。第一个路径不允许主粒子在碰撞后转动骨料外。但是，第二个允许骨料内外的主要粒子的渗透。通过算法获得由500-2000个主要颗粒组成的球形树突结构。这些结构的分形维度约为1.68。发现其孔隙率低于50％。还计算出回旋半径。除了科学研究之外，还提供了使用这些树突结构的算法艺术的例子。©2023 DPU保留所有权利。关键字：扩散限制聚合；随机步行；分形维度；孔隙率；覆盆子pi;算法艺术
5GDAD：基于5G P4的DDOS攻击检测的深度学习方法
摘要 - 5G网络的快节奏增长以及6G技术的出现，强调了强大的安全措施对维护通信基础架构的至关重要。5G数据网络中的一个关键安全问题分布式为拒绝服务（DDOS）AT-TACS，该问题专门针对基于GTP的协议，这是一个重大威胁。但是，网络遥测数据提供了有关网络流量性质的丰富信息来源，可用于检测和预测DDOS攻击。我们提出了一个新的框架，用于在5G网络中收集和处理大量遥测数据，利用最先进的技术，包括基于P4的基于P4的用户平面功能（UPF）和数据处理单元（DPU）中的数据平面可编程性。此外，我们提出了一种使用卷积神经网络（CNN）来检测DDOS攻击的反向检测方法，用于对网络流量进行实时深度学习分析。我们的结果证明了我们框架的有效性，达到了令人印象深刻的98.6％精度和98％的F1得分。索引术语 - 网络，DDOS，检测，P4lang，teleme-tre，流量分析
如果没有战略，政策又算什么？
2023 年 5 月 5 日 没有战略的政策算什么？ Andrea Charron 博士 NAADSN 联合负责人加拿大正在等待国防政策更新 (DPU)。 现行政策《强大、安全、参与》于 2017 年 6 月发布。从那时起，世界发生了变化。俄罗斯第二次入侵乌克兰，而 SSE 关注的暴力极端主义似乎已经过时了。 加拿大发布的是国防政策，而不是战略。两者的区别不仅仅是语义上的。正如马丁·尼尔和他的同事指出的那样，政策是设定期望和优先事项的政治文件，而战略则回答了如何应对挑战。政策第一，战略第二。政策应该随着政府的变化而变化，但战略应该更频繁地发布，最好是由无党派的任务和能力驱动。美国在法律上有义务每四年发布一份国防战略，他们会发布机密和非机密版本。另一方面，加拿大没有这样的要求。 2017 年之前，上一份国防政策是在 2008 年哈珀执政期间制定的。由于缺乏外交和/或国家安全政策（上一份分别于 2005 年和 2004 年制定），国防政策涉及其他领域，这或许可以解释为什么 SSE 是加拿大所有盟友中最长的国防政策（118 页）。加拿大是否需要一项战略来应对加拿大和加拿大武装部队 (CAF) 面临的挑战？SSE 是否需要政治更新或解决方案以在变化的世界环境中生存？加拿大两者都需要，但更迫切需要的是一项国防战略来应对 CAF 面临的无数挑战。政策通常涉及公众咨询，DPU 也是如此。加拿大人被问及他们对从调整 CAF 能力到升级大陆和北极防御等所有事项的意见。但这些问题混淆了政策和战略。加拿大人可以就他们认为国防应得的税收百分比发表评论，但如何最好地使用这些资金来保卫加拿大和盟友需要一项战略。从地缘政治角度看，世界竞争更加激烈。美国认为俄罗斯是北美的持续和直接威胁，而中国则是国际上的步调一致的威胁。SSE 缺乏威胁分析。如果没有威胁分析，加拿大会承担美国的威胁分析吗？气候变化呢？战略将确保指出对加拿大的军事威胁，并概述相应的计划（如澳大利亚的拒绝战略）以遏制威胁。国家利益（保卫加拿大、北美和支持海外盟友）是战略的重中之重。另一方面，政策包括管理框架、预算和
实时交易欺诈检测的网络内学习
摘要。机器学习（ML）已成为打击交易欺诈以争取其智能的主流式。对于金融机构和企业，实时欺诈交易的低延迟检测非常重要，因为它可以快速识别和预防。同时通过使用ML来减轻欺诈性交易，同时还减少了潜伏期的努力，为此，可编程网络设备中的推断提供了潜在的解决方案。在本文中，我们介绍了思维，在可编程设备中进行了基于ML的欺诈检测。思维是在软件和硬件网络设备上进行的，包括BMV2，Intel Tofino和Nvidia Bluefield-2 DPU，并通过三个公开可用的交易数据集进行了评估。实验结果表明，MID会实时检测交易欺诈，每秒6.4 Terabits和微秒级的延迟。与基于服务器的解决方案相比，心灵每秒可以处理×800以上的跨动作，以及每笔交易的延迟降低超过×1300。同时，Mind达到了99.94％的基于服务器基准的准确性和93.66％的F1得分，仅在分类性能中显示出边际退化。因此，心灵在服务器数量中节省了大量节省，导致降低成本和能源消耗，同时提供客户体验。
Lightning：一种可重构的光子电子智能网卡，可实现快速、节能的推理
基于机器学习的应用程序的大量增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。我们提出了 Lightning，这是第一个可重构的光子电子智能 NIC，用于满足实时深度神经网络推理请求。Lightning 使用快速数据路径将流量从 NIC 馈送到光子域，而不会产生数字数据包处理和数据移动瓶颈。为此，Lightning 利用了一种新颖的可重构计数动作抽象，可以跟踪每个推理包所需的计算操作。我们的计数动作抽象通过计算每个任务中的操作数将计算控制平面与数据平面分离，并在不中断数据流的情况下触发下一个任务的执行。我们使用四个平台评估 Lightning 的性能：原型、芯片综合、仿真和模拟。我们的原型展示了以 99.25% 的准确率执行 8 位光子乘法累加运算的可行性。据我们所知，我们的原型是频率最高的光子计算系统，能够以 4.055 GHz 的速度端到端处理实时推理查询。我们对大型 DNN 模型的模拟表明，与 Nvidia A100 GPU、A100X DPU 和 Brainwave smartNIC 相比，Lightning 将平均推理服务时间分别加快了 337 × 、329 × 和 42 × ，同时消耗的能量分别减少了 352 × 、419 × 和 54 × 。
2022 年 10-K 表格年度报告 - 投资者关系
数据中心部门年收入同比增长 64% 至 60 亿美元，这得益于 AMD EPYC™ 处理器的日益普及。我们已打造出业内最佳的数据中心 CPU 产品组合，随着第四代 AMD EPYC 处理器的推出，我们让最好的服务器处理器变得更好。第四代 EYPC CPU 是目前性能最高、能效最高的服务器处理器，可帮助客户实现数据中心现代化，提供更高性能，同时相比竞争产品降低总体拥有成本 (TCO)。今年，AMD Instinct 数据中心 GPU 的普及率不断提高，最新 Green500 榜单中能效最高的 20 台超级计算机中有 75% 采用 AMD 处理器，Microsoft Azure 宣布已部署 Instinct MI200 加速器来支持大规模 AI 训练工作负载。 5 月，我们通过战略性收购 Pensando 扩展了数据中心解决方案功能，为云、企业和边缘客户提供更广泛的领先计算引擎组合，这些引擎可针对其特定工作负载进行优化，以大幅加快数据传输速度，同时提供更高级别的安全性和分析能力。Pensando 业界领先的数据处理单元 (DPU) 和软件堆栈的加入受到了热烈欢迎，因为全年对大型企业和云客户的销售额都在增长。
2023 年年度报告
AEI：资产增值计划 AGM：年度股东大会 AR/AR 2023：CICT 2023 年年报 CBD：中央商务区 CCT：凯德商务产业信托 CICT/信托：凯德综合商业信托 CICTML/管理人：凯德综合商业信托管理有限公司，凯德综合商业信托的管理人 CICT 集团：CICT 及其子公司 CLI/发起人：凯德置地投资有限公司 CMT：凯德商用信托（与凯德商务信托合并后更名为 CICT） CSFS：社区体育设施计划 CSXC：凯德可持续发展 X 挑战 DPU：每单位分配 ESG：环境、社会及管治 FY 2023：财务期间，从 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日 GFA：总建筑面积 GRI：总租金收入 NAV：净资产值 NLA：净可出租面积NPI：净房地产收入 QoQ：环比是指与上一季度进行比较 REIT/SREITs：房地产投资信托/新加坡房地产投资信托 SMP：CLI 的 2030 年可持续发展总体规划 SR/SR 2023：CICT 的 2023 年可持续发展报告 Sq ft：平方英尺 Sq m：平方米 TCFD：气候相关财务披露工作组 Unitholders：CICT 的单位持有人 WALE：加权平均租约到期时间 YoY：同比是指与去年同期进行比较