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戴尔 AI 产品组合与超微摘要
要实施人工智能 (AI) 并获得其好处，您必须考虑解决方案的所有方面。找到能够提供端到端支持的合作伙伴至关重要，包括规划、数据准备、硬件选择、AI 模型设计、概念验证测试、参考架构和端到端支持。在此摘要中，我们根据公开的 MLPerf ® 基准测试结果，重点介绍了戴尔™ AI 产品组合中的服务器相对于 Supermicro 的性能和空间优势。MLPerf ® 在多个 AI 模型上测试训练和推理的性能。本摘要中的数据来自 2023 年 11 月在 MLCommons ® 网站上发布的 MLPerf ® v3.1 推理数据中心结果。1 我们还比较了有关每个供应商为支持 AI 部署而提供的产品和解决方案范围的公开信息。
设计碳意识的整体方法...
科技公司通过投资可再生能源发电和从购电协议中获得信用来减少其数据中心的碳足迹。每年，数据中心都会通过发电信用（净零）抵消其能源消耗。但是，当无碳能源稀缺时，数据中心通常会每小时从电网消耗碳密集型能源。每小时（24/7）依赖间歇性可再生能源需要混合使用来自互补来源的可再生能源、能源存储和工作负载调度。在本文中，我们提出了 Carbon Explorer 框架来分析解决方案空间。我们使用 Carbon Explorer 来平衡运营碳和隐含碳之间的权衡，根据地理位置和工作负载优化 24/7 无碳数据中心运营的解决方案组合。Carbon Explorer 已在 https://github.com/facebookresearch/CarbonExplorer 开源。1
分布式生物宣布与辉瑞公司的超人平台许可协议
包括一个团队，包括抗体曲目测序技术的发明者，其废物抗体和TCR曲目分析和工程平台，使合作伙伴能够通过高通量序列，sanger序列，sanger序列以及功能性测定而无需大型数据中心投资或本地BioInormististics或本地生物学专业人士来分析抗体库库。通过使用BeNESIS分析数千种抗体库和抗体库，他们开发了计算优化的超人人类抗体发现平台。超人克服了其他单克隆生成技术的许多局限性，具有前所未有的多样性和可开发的健身性，这导致了独特的工程机会：一个库对每种抗原测试的库产生5000多个独特的命中，包括数百种独特的Picolor型Picormolt，包括数百种独特的Picolor粘合剂，以抗PD1和GHR等有挑战性的目标。鉴于命中率的数量，该文库可以在前所未有的侵略性条件下放置，在一周的时间内恢复了数百个亚纳摩尔粘合剂，恢复了针对每个表位的饱和击球覆盖范围，并在没有其他工程的情况下将多种特种交叉反应成员隔离。
基于INP的量子点材料的高光学增益是在电信波长下发射的硅上生长的
相干技术目前正在深入讨论短距离内的光学互连。本文报告了先前工作的进度，该工作分析了从C-到O带光学方面的好处，以实现数字信号处理。在这里，我们研究了将连贯的方法适应已建立的数据中心互连技术（PSM4）的可行性。这种类似PSM4的实现带来了对激光漂移的弹性大大提高的好处，从而减少或消除了对温度稳定激光器的需求，这通常假定是相干收发器的需求。分析取决于SIGE光子BICMOS技术中相干接收器的先前实验实现的部分模拟参数。此外，我们还利用了有关在20 nm波长窗口上优化O-带2D光栅耦合器在效率和低极化依赖性方面的最新结果。我们将这些耦合器确定为启用类似于PSM4的实现的构建块。©2023作者。代表日本应用物理学会出版，由IOP Publishing Ltd
博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
优化减少云碳排放的成本
云数据中心能力的持续指数增长在执行大量计算密集的工作量时，对碳排放的认识提高了。为了减少car-bon排放，云用户通常会暂时将其批处理工作负载转移到碳强度低的时期。尽管这种时间的变化可以增加工作完成时间，但由于其延迟执行，云购买量的成本节省（例如保留实例）也会减少用户以碳吸引力的方式运作时。发生这种情况是因为碳感知调整通过定期离开资源来改变需求模式，这在碳排放和成本之间创造了权衡。在本文中，我们提出了盖亚（Gaia），这是一种碳感知的调度程序，使用户能够解决基于云的批处理调度程序中的碳，性能和成本之间的三向权衡。我们的结果量化了云平台中碳绩效成本的权衡，并表明，与现有的碳感知调度策略相比，我们提出的政策可以使每百分比增加成本的碳储蓄量增加一倍，同时将绩效降低间隔额的碳储蓄量增加了26％。
高热性能混合GainAsp/SOI岭波导激光器具有增强的热量耗散结构
具有异质整合技术的Hutonic Integrated Ciress（PIC）已成为硅光子学的激烈研究领域。1 - 3）他们将不同的材料技术引入商业硅芯片的潜力为将高性能图片与各种光学功能进行大规模整合开辟了道路，使用常规的硅开机器（SOI）平台实现了具有挑战性的挑战。4 - 6）尤其是，通过直接键合的混合III - V/SOI激光器的杂基整合为电信光源提供了适当的解决方案，用于电信和数据中心应用程序接近1.3和1.55μm波长范围。2，7）通过使用分布式的bragg refector，Ring Resonator和Loop Mirror设备，通过使用分布式的Bragg Remotector和Loop Mirror设备来实现在SOI电路内的这种集成在SOI电路内的这种集成。8 - 12）此外，还报道了Hybrid III - V/SOI环激光器，其中光线从III - V/SOI环激光器耦合到通过方向耦合器耦合到Si Bus-WaveGuide。13 - 16）
独立数据中心规模应对过度...
在过去的二十年里，数据中心等 IT 基础设施的可持续性成为谷歌、亚马逊等计算机巨头关注的重点。人们已经提出了使用可再生能源供电的数据中心。但是由于这些替代能源的间歇性，这些平台仍然与传统电网相连。IT 结构和电力限制经常受到单独质疑，导致全球系统效率低下。本文对能源自给自足的绿色数据中心进行了建模和设计，提出了一种电力自主的基础设施，包括风力涡轮机、太阳能电池板以及主要基于电池和氢系统的短期和长期存储设备。现有的规模确定方法局限于完美的 QoS，从而高估了所需设备。在本文中，我们通过质疑其对 QoS 和所需设备的影响来展示如何减少和对抗这种过度配置：减少计算或存储元素（服务器和电池）的数量。例如，将目标 QoS 从 100% 降低到 95% 会使所需服务器数量减少一半以上，而电池容量减少 30% 对电力基础设施的影响可以忽略不计。绿色数据中心、规模缩减、调度、可再生能源、服务质量。
呼吁研究存储排放
1 是时候谈谈存储排放了 系统研究界一直致力于减少数据中心的碳排放。现有的工作主要集中于减少通用计算的排放 [25、39、70、71、123、130、131、134]，而忽略了一个很大的排放源：存储。虽然存储受到了一些关注 [70、86、87、99、128、143]，但研究人员和从业人员经常认为它是不太重要的排放源。这与事实相去甚远。存储在超大规模数据中心的运营 (范围 2) 和体现 (范围 3) 碳排放中都占了相当大的一部分。1来自 Azure 的最新数据表明，与存储相关的排放 - 包括存储机架和本地存储设备 - 占运营排放的 33% 和体现排放的 61%。仅存储机架就占运营排放量的 24% 和隐含排放量的 45% [131]。事实上，我们认为分布式存储是未来数据中心排放的主要因素，即使对数据中心的 AI 扩展做出了积极的预测。人们普遍认为，GPU 将排放最多的运营碳（部分由可再生能源提供动力），但它们的隐含碳并不占主导地位。例如，我们观察到 Nvidia A100 GPU 的隐含排放量与 1.6-17 TB SSD 2 或 2 个 CPU 大致相同 [70, 78]。
人工智能用电量激增：重新思考电网规划和管理的机会
人工智能计算需求的空前快速增长预计将使全球年度数据中心 (DC) 增长率从 7.2% 提高到 11.3%。我们预测了几个电网 5 年的人工智能 DC 需求，并评估它们是否能实现所需的人工智能增长（资源充足性）。如果不能，则考虑采取几项“绝望措施”——通过牺牲新 DC 可靠性来实现更多负载增长并保持电网可靠性的电网政策。我们发现两个 DC 热点——EirGrid（爱尔兰）和 Dominion（美国）——将难以容纳人工智能增长所需的新 DC。在 EirGrid 中，放宽新 DC 可靠性保证可将可用功率提高到 1.6 倍至 4.1 倍，同时保持新 DC 的实际功率可用性为 99.6%，足以满足 5 年的人工智能需求。在 Dominion，放宽可靠性保证可同样增加可用的 DC 容量（1.5 倍至 4.6 倍），但不足以满足 5 年的 AI 需求。新的 DC 仅获得 89% 的电力可用性。对其他美国电网（SPP、CAISO、ERCOT）的研究表明，有足够的容量来满足预计的 AI 负载增长。我们的结果表明需要重新考虑充分性评估以及电网规划和管理。新的研究机会包括协调规划、包含负载灵活性的可靠性模型和自适应负载抽象。