XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEPYC
Lenovo Thinkagile VX645 V3 1U集成系统和认证节点（AMD EPYC 9000）
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（SAS/SASA HDDS和SSD，NVME SSD，M.2存储，闪存存储适配器），风扇，电源，电源，电源，RAID控制器，服务器控制器，服务器环境和亚部件温度。警报可以通过XClarity控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity Administrator和VMware Vcenter等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
使用 Oracle Database 23ai 的 AI 矢量搜索和 Exadata X10M 增强 AI 应用程序开发
Exadata 的架构通过横向扩展配置、出色的内存带宽和智能存储解决方案支持 AI 向量搜索用例。这些功能增强了 AI 应用程序的性能和可扩展性。Exadata 的纵向扩展/横向扩展功能以及每插槽 96 个处理器核心的 AMD EPYC 处理器的使用支持复杂的 AI 操作和无缝可扩展性，使其成为企业 AI 应用程序的理想平台。Exadata X10M 平台具有极高的可扩展性，能够支持数千个 AMD EPYC 处理器核心和 PB 级存储，这意味着随着对利用其私有业务数据的数据密集型 GenAI 应用程序的需求不断增长，开发人员和 IT 组织都不必担心遇到性能障碍。
对新兴生物标志物ACNG4的全面评论，...
*通讯作者：Yash Caroicar博士 *M.B.B.S。果阿果阿大学 - 印度。dryashcaroicar@gmail.com摘要乳腺癌仍然是对妇女健康的最重要威胁之一，该威胁要求识别，开发和改进诊断标记，预后指标和治疗靶标。包括HER2，ER和BRCA1/2在内的几种分子标记已导致乳腺癌的治疗，但尤其是在侵略性和耐药性肿瘤（如三重阴性乳腺癌）中不足。通过对肿瘤行为，诊断和治疗的更好理解，新的生物标志物（ACNG4，CHRNA6，PKMYT1和EPYC）提供了更好的方式。ACNG4和CHRNA6是早期诊断的潜在生物标志物靶标，乳腺癌侵袭性亚型的入学率，而PKMYT1是一个有希望的生物标志物，因为它在细胞周期调节中的含义和EPYC在肿瘤微环境中的影响。但是，某些局限性（例如患者变异性和缺乏标准化检测机制）成为在临床环境中应用这些方法的障碍。为了详细说明每个生物标志物的可能性和缺点，本综述还评估了这些生物标志物与创新技术（例如液体活检和人工智能）的组合，以促进乳腺癌治疗。关键字：乳腺癌，生物标志物，ACNG4，Chrna6，PKMYT1，EPYC简介乳腺癌一直被评为影响全球妇女的最常见癌症，每年有成千上万的女性生命处于风险中[1]。需要进一步研究和开发更精致的方法，以将本研究中确定的生物标志物转变为临床稳定且准确的措施，这将有助于开发精度肿瘤学和随之而来的个性化治疗方案。即使有发展
NEC 直接液体冷却技术
● 570 台 2U4N 服务器，用于 2,280 个双处理器节点 ● 4,560 个 AMD Epyc 7601 32 核处理器 ● 总共 145,920 个核心 ● 仅 DLC 处理器冷却回路 ● 30 个 DLC 冷却机架，配备 15 个行内冷却器 ● InfiniBand HDR 核心交换机、HDR100 边缘交换机 ● 两个带有行内冷却器的 ILC 冷却机架，用于存储系统
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。
NVIDIA 如何助力政府推进 AI 之旅
1) 首先，作为全球领先的 AI 开发和部署 GPU 基础设施提供商，NVIDIA 完全有能力帮助企业理顺基础设施。NVIDIA 提供全球最快、最高效的平台，以加速任何框架和用例。除了与 OEM 和云服务提供商建立广泛的合作伙伴关系外，NVIDIA 还提供专为满足 AI 需求而打造的 DGX™ A100 系统。DGX A100 搭载 NVIDIA Tensor Core 处理器和第二代 AMD EPYC™ CPU，是全球领先的企业 AI 基础设施解决方案，规模庞大且部署广泛
以人工智能赋能企业：进入选择时代
戴尔和 AMD 的合作提供的是一个统一的硬件和软件生态系统，旨在让开发人员能够轻松高效地创建结合迁移学习、微调和推理的端到端 AI 解决方案。在 Hugging Face 的支持下，我们现在拥有越来越多的模型组合，这些模型可在搭载 AMD EPYC™ 处理器或 AMD Instinct™ MI300X 加速器的戴尔 PowerEdge 服务器上运行，以便开发人员可以进行微调、应用迁移学习和部署以进行推理。对 AMD ROCm™ 和 AMD ZenDNN™ 的投资以及与 PyTorch、Tensorflow 和 ONNX Runtime 框架的合作，是应用 AI 开发人员体验 AI 民主化的根本推动因素。下面的堆栈图详细介绍了构成戴尔和 AMD 统一 AI 生态系统的组件。
加速 AI 数据管道
几乎每个行业的组织都认识到数据具有巨大的价值。如今，从数据中提取可操作信息的技术不断成熟。无论是药物研发、地球物理建模还是开发自动驾驶汽车，那些学会利用这些技术的人都会获得竞争优势。随着将数据转化为可操作见解的价值日益明显，收集和处理数据的动力也随之增强。数据越精细、越全面，就越能识别和利用趋势。如此丰富的数据增强了人工智能 (AI) 模型的训练并提高了业务效率。这就是为什么公司纷纷转向采用 AMD EPYC™ 处理器的 Supermicro® 服务器，以挖掘各种数据密集型应用程序和工作负载的变革潜力：
云CPU上的原理微体系隔离
我们提出了玛格拉（Marghera），这是一种系统设计，可防止云中的跨VM微构造侧通道攻击。Marghera是基于隔离合同的，对于给定的CPU，它描述了物理线程和内存的分区，以防止通过共享的微构造资源来防止信息泄漏。我们为AMD EPYC 7543P（Modern Cloud CPU）开发了隔离合同。为此，我们首先确定如何在其物理线程之间共享微体系结构资源，包括缓存，cache-coherence目录和DRAM银行。然后，我们使用以前未知的，反向工程的索引功能开发着着色方案 - 全面分区这些资源。我们在Microsoft Hyper-V中实现Marghera，并使用云基准进行评估。我们的结果表明，我们的方法有效地消除了由共享的微构造资源造成的侧向通道，其性能较小。
大规模人工智能工作负载
结论云原生技术的基础是 Kubernetes，部署、维护和升级可能很复杂。将 GPU 添加到组合中可能会带来另一层复杂性。但是，借助 Supermicro AS-1114S-WTRT WIO 系统、NVIDIA GPU 设备和 NVIDIA DeepOps 工具，组织可以更直接地构建私有云原生平台以及 MLOps 应用程序。从设计角度来看，AS-1114S-WTRT 作为灵活的云节点，可以满足硬件基础设施的计算、存储和虚拟化要求；从运营角度来看，DeepOps 使本地云原生平台更易于部署、维护和扩展。本文还展示了 Kubernetes POD 如何加速深度学习过程，从而缩短上市时间。参考 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/index.html https://www.kubeflow.org/docs/started/kubeflow-overview/ AMD、AMD 箭头徽标、EPYC 及其组合是 Advanced Micro Devices, Inc. 的商标。