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能源采购策略
AC 交流电 AES 先进储能 BEB 纯电动公交车 BESS 电池储能系统 BEV 纯电动汽车 CA 加利福尼亚州 CA HSR 加利福尼亚州高速铁路 CAISO 加利福尼亚州独立系统运营商 CARB 加利福尼亚州空气资源委员会 CCA 社区选择聚合器 CCE 社区选择能源 CEC 加利福尼亚州能源委员会 CO 2 二氧化碳 COA 综合运营分析 COD 商业运营日期 CPSF CleanPowerSF CSP 限电服务提供商 CPUC 加利福尼亚州公共事业委员会 CUB 合同公交车队 DA 直接接入 DC 直流电 DER(s) 分布式能源 DRAM 需求响应拍卖机制 EIR 环境影响报告 EMU 电动车组 ESP 电力服务提供商 GHG 温室气体 GRC 通用费率案例 HFTZ 高火灾威胁区 IOU 投资者拥有的公用事业 IRR 内部收益率 ITC 投资税收抵免 kW 千瓦 kWh 千瓦时
边缘设备大型语言模型竞赛
边缘设备大型语言模型竞赛旨在探索直接在边缘设备上部署的大语言模型（LLMS）的能力和潜力。LLM的令人难以置信的能力使得将其应用于实用的边缘设备，以实现LLM在各个学科中的广泛应用。但是，LLMS的庞大尺寸对严格限制的计算资源和内存的边缘设备构成了重大挑战。例如，即使在采用INT8量化后，部署小规模的10B LLM也可能需要多达20GB的主内存（DRAM），但不幸的是，这超出了大多数商品智能手机的内存。此外，LLM的高能量消耗将迅速消耗智能手机的电池。为了促进LLM在各种实际情况下的应用，我们提出了这种及时的竞争，以鼓励学术界和行业的从业者为这种紧迫的需求提供有效的解决方案。通过挑战参与者开发可以在资源受限的边缘设备上运行的高效，优化的模型，竞争旨在解决与LLM相关的关键经济和环境问题，促进跨学科研究合作，并增强AI系统的隐私和安全性。
B650游戏X AX V2 B650游戏X V2
内存第14和第13代Intel®Core™I9/I7处理器： - 支持DDR5 5600/5200/4800/4400/4400 MT/S内存模块13thenIntel®Core®Core™i5/i5/i5/i5/i3和12thIntel®Core™，pentium®Core™，pentium®Gold和Celeron®Gostane®Golds®Gostans：-44 48/48/48/48/48/48/48/48/48/MOT。 X DDR5 DIMM插座系统存储器双通道内存体系结构的支持多达192 GB（48 GB单DIMM容量）支持ECC UN-BUFFERED DIMM 1RX8/2RX8内存模块（在非ECC模式下运行）非ECC UN-ECC UN-ECC UN-ECC UN-ECC DIMM 1RX8/2RX8/2RX8/2RX8/2RX8/2RX8/2RX8/MONEBLES MODER（ CPU和内存配置可能会影响支持的内存类型，数据速率（速度）和DRAM模块的数量，请参阅Gigabyte网站上的“内存支持列表”以获取更多信息。）板上图形
硬化的电子和辐射技术（心）2023教程 - 复杂性，可检验性和单一事件效果（请参阅）：测试和保证考虑
• Atomic Mass Unit (amu) • AWS: Amazon Web Services • Bump Plating Photoresist (BPR) • Chip to Wafer (CtW) • CL: Confidence Level • CMOS: Complementary metal-oxide semiconductor • Commercial Off The Shelf (COTS) • Complementary Field Effect Transistor (CFET) • ConOps: Concept of Operations • continuous wave (CW) • DDD: Displacement Damage Dose •设计技术合作/合成技术合作选择（DTCO/STCO）•动态随机访问记忆（DRAM）•EDAC：错误检测和校正•EEEE•EEEE•EEEE：电气，电子，电子力学和电流和电流和电子光学和电力•嵌入式动态随机访问记忆（EDRAM）晶体管（FEFET）•铁电随机访问存储器（FERAM）•铁电隧道连接（FTJ）•FET：FET：现场效应晶体管•FPGA•FPGA：现场编程的门阵列•完全自我对齐（FSAV）•GrandAccélérateurNational d'ions d'ions d'ions d'Ions d'ions lourds lourds（Ganil）
英特尔® 资源调配技术 (英特尔® RDT) ...
本文档定义了英特尔 ® 资源调配技术 (英特尔 ® RDT) 功能集的架构。英特尔 RDT 的目标是提供新的监控和控制级别，以控制 CPU 代理和非 CPU 代理如何使用共享平台资源，例如最后一级缓存 (L3) 和主内存（通常为 DRAM）带宽。监控和分配不一定应用于整个系统，而是应用于资源管理域 (RMD)，该域对应于一组共享一组系统资源（例如 L2 缓存容量、L3 缓存容量、内存带宽和 I/O 设备）的代理。资源管理域 (RMD) 由一组 CPU 代理或非 CPU 代理组成。CPU 代理集由一个或多个将 RMID 和/或 CLOS 标签与软件线程关联的逻辑处理器组成。非 CPU 代理包括 PCI Express* (PCIe*)/Compute Express Link (CXL)* 设备和集成加速器，因此广泛涵盖从缓存或内存读取和写入的代理集，但不包括 IA 核心。
坚固耐用的计算机
规格： CPU：英特尔® 至强® E-2176M 处理器（6 核、12MB 智能缓存、最高 4.40 GHz） 显示屏：15.6 英寸 (1920 × 1080)，LED 背光 显示屏亮度：270 尼特（可选 800 尼特） 内存：最大。 64 GB，DDR4-2400（可选 ECC DRAM） 操作系统：Windows 10 和 Server 2016 & 2019 显卡：英特尔® UHD 显卡 P630 电池：10.8V 锂离子电池 x 2（5980mAh，热插拔） 存储：最多 4 个 SATA III SSD（可拆卸） 输入设备：电阻式触摸板（单点触摸） 音频：高清音频和立体声扬声器，嵌入式麦克风 工作温度：- 20°C 至 +60°C（-4°F 至 +140°F） 存储温度：- 40°C 至 +70°C（-40°F 至 158°F） 尺寸 (W × D × H)：392 × 302 × 42 毫米（15.43 × 11.89 × 1.65 英寸），带保险杠 重量：5.3 千克（取决于配置） 符合： CE、FCC、UKCA、RCM、WEEE、REACH、RoHS2.0 IP65（不含 I/O 盖）和 MIL-STD-810H
NVIDIA Jetson AGX Orin 系列
NVIDIA® Jetson AGX Orin TM 系列提供服务器级性能，可为自主系统提供高达 275 TOPS 的 AI 性能。Jetson AGX Orin 系列包括 Jetson AGX Orin 64GB 和 Jetson AGX Orin 32GB 模块。这些节能的系统级模块 (SOM) 与 Jetson AGX Xavier TM 外形尺寸和引脚兼容，可提供高达 8 倍的 AI 性能。Jetson AGX Orin 模块采用 NVIDIA Orin SoC，配备 NVIDIA Ampere 架构 GPU、Arm® Cortex®-A78AE CPU、下一代深度学习和视觉加速器以及视频编码器和视频解码器。高速 IO、204 GB/s 内存带宽和 32GB 或 64GB DRAM 使这些模块能够为多个并发 AI 应用程序管道提供支持。借助 SOM 设计，NVIDIA 完成了围绕 SoC 的大量设计工作，不仅提供计算和 I/O，还提供电源和内存设计。有关更多详细信息，请参阅我们的 Jetson AGX Orin 系列数据表 1 。
ada-sdev-kit3
Modular design with Industrial XCKU060 in -1 speed grade, One user HPC FMC+ and one user LPC FMC site for user use of 3rd party FMC cards, XRTC compatible Configuration FMC Module, DDR3 DRAM in a SODIMM, System Monitoring and reference Space-Grade Power and Temperature Sensing solutions from Texas Instruments, using electro mechanically compatible parts.有关更多详细信息，请参见http://www.ti.com/tool/alpha-xilinx-ku060-space。ADA-SDEV-KIT3是对先前版本的次要增强功能，可以提高用户插槽上的第三方FMC卡之间的FMC兼容性，并为XRTC Conform-FMC站点的下一代配置FMC模块引入下一代配置FMC网站：ADM-SDEV CFG2。此增强的配置模块，可以让第三方微控制器板更容易访问selectMap以擦洗解决方案实现，并使用60种samtec qsh连接器将QSPI设备固定在女儿模块上，从而可以轻松地用电缆替换它们。带有RJ45连接器和RS232/485串行连接的千兆以太网PHY可以更好地支持基于微蓝光的应用程序。
snuqs：使用存储
由于最先进的量子计算机仍然嘈杂且容易出错，因此对量子电路的经典模拟对于验证/校准量子计算机以及原型计算机和原型化/调试复杂的量子算法至关重要。大型量子系统的经典模拟由于其空间和计算要求的指数增加，因此具有挑战性。在本文中，我们提出了一个全州模拟框架，SNUQ。它利用了HDD和NVME SSD等存储功能，以较小的成本扩大可用的主存储容量。为了获得最大的I/O带宽，我们提出了一种基于覆盖的内存管理技术和优化技术。我们还提出了一个I/O子系统体系结构，以确保每个存储设备的最大带宽。使用量子至上和量子傅里叶变换电路，我们在64核CPU和4-GPU系统上评估了SNUQ。实验结果表明，SNUQ和提议的I/O子系统在一起是一种有效且实用的解决方案，可将大型量子电路的全状态模拟以比DDR4 DRAM MAIL-MEM-MEMORY-MEMORY-HOMELLY系统低约300倍。
内存计算的设备和电路架构
工作存储器，即最典型的动态随机存取存储器（DRAM），一般位于物理上独立的芯片上，因此会导致数据密集型任务的长延迟和能耗。与人脑类似，内存计算（IMC）在合适的内存电路内就地进行数据处理。[8]IMC 抑制了内存中数据/程序提取和输出结果上传的延迟，从而解决了传统计算机的内存（或冯·诺依曼）瓶颈。IMC 的另一个关键优势是高度计算并行性，这要归功于内存阵列的特殊架构，其中计算可以同时沿着多个电流路径进行。IMC 还受益于计算设备的内存阵列的高密度，这些计算设备通常具有出色的可扩展性和 3D 集成能力。最后，模拟计算由存储器电路的物理定律支持，例如乘积的欧姆定律和电流总和的基尔霍夫定律[8-11]，以及其他特定于存储器的物理行为，如非线性阈值型开关、脉冲累积和时间测量。[12-15] 由于原位、高密度、并行、物理和模拟数据处理的结合，IMC 成为人工智能和大数据框架内最有前途的新计算方法之一。