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FY23 Microsoft供应链完整性语句
n ote 1就2018年澳大利亚现代奴隶制法案（CTH）而言，澳大利亚报告实体为澳大利亚的微软作为子公司开展业务。Microsoft Pty Ltd是一家拥有股票的专有公司，其主要业务是在澳大利亚市场上市，分销和销售Microsoft的商品和服务。Microsoft Australia Holdings Pty Ltd和Microsoft Datacenter（Australia）PTY Ltd也受到专有公司的限制，并共同经营Microsoft的澳大利亚数据中心服务器。LinkedIn新加坡PTE Ltd是一家由股票限制的私人公司，是澳大利亚的一家注册外国公司（截至2016年10月22日），该公司支持Microsoft的社交和专业网络平台（在亚太地区）的运营。在所有澳大利亚报告实体中，只有微软澳大利亚控股有限公司拥有并控制其他实体，包括Microsoft Datacenter（Australia）Pty Ltd. Pty Ltd. N OTE 2加拿大与供应链中强迫劳动和童工的斗争对2024年1月1日。在加拿大监管机构需要任何其他披露的范围内，将在以后的报告中进行。
Ecogreen：针对新兴电力市场的绿色数据中心的电力成本优化
摘要 - 现代数据中心需要有效地解决对计算资源的需求不断增长的需求，同时最大程度地减少了能源使用和货币成本。电力市场运营商最近引入了新兴的需求响应计划，在该计划中，在提供商要求降低货币成本的要求之后，电力消费者调节其电力使用情况。在不同的计划中，由于信用增益的可能性很高，并且数据中心在调节其功耗方面的灵活性，因此对于数据中心，监管服务（RS）储备特别有希望。因此，必须制定竞标策略，以便数据中心参与新兴电力市场，以及在运行时意识到电力市场需求的电力管理政策。在本文中，我们提出了Ecogreen，这是一种整体策略，可以共同优化数据中心RS问题和虚拟机（VM）分配，以满足电气存储（EES）（EES）和可再生能源的情况下的小时电力市场约束。我们首先以快速的分析方式找到了最佳的功率和预备竞标价值以及主动服务器的数量，在实践中效果很好。然后，我们提出了一种在线自适应策略，该策略通过控制VMS CPU资源限制并有效地利用需求侧EES和可再生能源来调节数据中心功耗，同时保证服务质量（QOS）约束。我们的结果表明，由于在可再生能源和EES上运行，Ecogreen可以平均提供76％的数据中心功耗。与参与电力市场的其他最先进的数据中心成本最小化技术相比，这转化为Ecogreen节省了高达71％的电力成本。
AI意识的范式 - 科学的种子
关于人类的“ Claude”聊天机器人是否有意识（Claude无能为力），有生动的讨论。但是，如果意识需要进行物理实例化的某些东西，那么意识的每个“块”都必须在时空上扩展。克劳德的意识在哪里？它与GPU的一部分相关联，在某个遥远的数据中心进行了推理，还是计算机上的CPU和I/O总线的一部分，或者在过去生成Claude培训数据的人或最初训练该模型的数据中心？是否有单一的“克劳德意识”，还是计算机中有成千上万的小碎片经验？我们所说的“克劳德”在意识领域中可能没有干净的参考词，总的来说，我们
卡巴勒斯县数字战略 2018-2023
• 康科德市规划和分区托管服务 • 哈里斯堡镇分区托管服务 • 卡纳波利斯市规划和分区托管服务 • GIS 全县寻址托管服务 • 卡纳波利斯市学校数据中心和网络服务 • 卡巴勒斯县学校数据中心服务 • 芒特普莱森特、哈里斯堡和米德兰移动公共安全服务 • 志愿消防移动公共安全服务 • 康科德和卡纳波利斯 E911 公共安全应答点 (PSAP) • 联合县 E911 区域备份服务 • 罗文县 E911 区域备份服务 • 卡巴勒斯县儿童管理技术服务伙伴关系 • 卡巴勒斯艺术委员会语音和数据服务 • 哈里斯堡和卡纳波利斯消防电子计划审查服务
人工智能系统的新兴光学互连 - 人员
大规模人工智能系统是现代在线服务的基础。随着世界从新冠肺炎疫情中恢复，人们对人工智能驱动的在线服务的依赖日益加深。然而，当今的网络难以满足新兴人工智能工作负载带来的高带宽、低端到端延迟和高可用性要求。例如，机器学习 (ML) 应用的爆炸式增长对分布式训练产生了巨大的需求。硬件加速器（如 GPU 和 TPU）大大提高了计算能力，但当今的深度神经网络 (DNN) 仍需要数天甚至数周的时间才能完成训练。许多因素都会影响大型 DNN 作业的训练时间，包括并行化策略、模型/数据大小、软件库和互连网络。因此，人们提出了大量框架来有效地在当今的数据中心中分发和训练 DNN 模型 [1–4]。然而，当今的系统往往只优化计算和通信维度。因此，共同优化网络拓扑以及计算和通信维度对加速 DNN 训练的影响在很大程度上被忽略了。本文主张将网络拓扑重新配置为额外的加速维度，以跨计算、通信和拓扑维度联合优化 DNN 训练作业。为数据中心流量重新配置网络拓扑是网络和光学社区的一个热门话题。多篇学术论文展示了基于光可重构电路交换机的互连对数据中心工作负载的好处 [5, 6]。然而，之前的工作仅考虑将光互连用于通用数据中心流量，例如网络搜索、存储和云。本文没有关注通用数据中心工作负载，而是将注意力转向分布式 ML 工作负载，并认为可重构光互连是构建下一代 ML 数据中心的一个有吸引力的解决方案。为此，有三个挑战需要解决。
北京加强数据中心电力和可再生能源监管
北京针对数据中心提出的严格电力提案使其领先于大多数区域市场；新加坡仍处于数据中心建设暂停阶段，政府正在寻找解决电力问题的方案。即使没有这样的规定，新设施的开发也已经蔓延到北京周边的天津和河北，甚至更远的山西和内蒙古。京津冀地区反而发展成为华北地区的数据中心枢纽。天津和河北不仅是灾难恢复设施的所在地，而且是更大的生态系统的一部分，其中有区域分配给超大规模云设施和可再生能源。最近的提案更有可能产生的影响是，它将加快北京小型设施的升级和整合，而严格执行法规将促进 PUE 优化并迫使供应商采用可再生能源。尽管如此，新的要求预计不会对运营造成重大阻力，因为北京的主机托管空间更为宝贵。世纪互联和万国数据等供应商在北京和上海的主机托管市场占有相当大的份额，处于令人羡慕的地位，因为进入这两个市场的门槛现在高得多。这种情况并非北京独有，在上海和其他主要数据中心枢纽也很普遍，因为中国这些主要市场的制约因素对超大规模自建数据中心来说也是一个挑战。
样本书-Intel®Trust域扩展（Intel®TDX）
VMware ESXI*的英特尔®数据中心驱动程序是SR-IOV驱动程序，它可以通过与许多同时运行的虚拟机共享其资源来使用Intel®DataCenter GPU Flex系列用于虚拟台式机，AI或其他工作负载。主要工作负载是数据中心和企业环境中VMware Horizon VDI解决方案的媒体加速度。由于此类解决方案的可扩展性，系统管理员需要仔细调整和监视GPU，以最大程度地为尽可能多的用户提供处理功能，同时保持可接受的用户体验。尽管可以在ESXI主机级别进行调试目的完成，但还需要在部署级别上支持它。现在，对于VMware Vcenter Server插件的Intel Device Manager，这是可能的。
弹性、高效、自适应的混合云适合...
鉴于当今应用程序的重要性和治理的复杂性，核心数据中心仍然是实现混合云和多云卓越的起点，因为它现在和不久的将来仍承载着关键工作负载。到 2024 年，欧洲组织预计将 44% 的基础设施预算用于核心和二级数据中心，与 2022 年预期的 45% 相近。