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气候589：气候建模的艺术（2024年冬季）
会议时间：2024年冬季（从1月/10/2024开始）Mowefr 3：30-5：20pm（有时4:50 pm）1012 EEC（通常每周两次见面两次，有时每周3次，每周3次，以弥补一些损失的时间（旅行，一些较短的婚礼教练）：Christiane jablonowsem jablonowski nigronoveig jablonowski nigronoveig nigronoveig nigronoveig nigh ofernowski nigronoveig nigronoveig nigh nigno of incy nigronoveig nigron。气候和空间科学和工程简短目录描述：该课程通过调查大气通用循环模型（GCM）的设计决策，GCM和Dynamilical Core建模的趋势以及GCM的方式来介绍最新的气候建模技术它是基于动手的GCM建模和数据项目，期刊论文讨论，讲座，共享网络基础结构和计算工具。长描述：1）概要：课程以最新的气候建模技术训练研究生。它调查了大气一般循环模型（GCM）中的许多设计决策，GCM和动态核心建模的趋势以及GCM与地球系统模型（ESM）中的陆地，海洋和冰分的耦合。此外，下一代ESM将需要具有更大的计算功能，具有可交换模型组件的透明软件设计，数据和模型的自我解释（元数据）描述，数据交换的在线网关和门户，云计算功能以及共享的科学协作的在线工作工作。学生将学习如何为气候和天气科学有效地使用现代软件基础架构和高性能计算系统（例如NCAR的DERECHO系统）。该课程将审查和利用各种气候和天气模型（例如社区地球系统模型（CESM）或由国家大气研究中心（NCAR）开发的跨尺度（MPA）的模型，能源部（DOE）Energy Exascale Exascale Exascale Excale地球系统模型（E3SM），或NOAA AAA的统一预测系统（UFS）和计算工具）。2）课程的总体目标：本课程完成后，GCM将不再是黑匣子。将使学生能够就如何在研究中使用GCMS以及GCM的局限性做出明智的决定。学生将接触到现实世界中的GCM和大气科学的软件实践，并将了解GCM设计文献和模型文档。
Qinglei Cao
1。Sameh Abdulah，Allison H. Baker，George Bosilca，Qinglei Cao，Stefano Castruccio，Marc G. Genton，David E. Keyes，Zubair Khalid，Hatem Ltaief，Yan Song，Yan Song，Georgiy L. Stenchikov和Ying Sun.使用Exascale气候模拟器来增强地球系统模型输出并节省其存储空间。国际高性能计算，网络，存储和分析会议（SC，ACM Gordon Bell气候建模奖），2024 [PDF]
Lenovo Thinksystem SD650-N V3 Neptune DWC服务器
ThinkSystem SD650-N V3 Neptune DWC节点是基于第五代Lenovo Neptune™Direct Water Coloring Platform的下一代高性能服务器。With two 5th Gen Intel Xeon Scalable or Intel Xeon CPU Max Series processors, along with four NVIDIA H200 SXM5 GPUs, the ThinkSystem SD650- N V3 server features the latest technology from Intel and NVIDIA, combined with Lenovo's market-leading water-cooling solution, which results in extreme performance in an extreme dense packaging, supporting your application from Exascale to Everyscale™.
计算的未来 - Indico Global
轨道 1 - 数据和元数据组织、管理和访问 轨道 2 - 在线计算 轨道 3 - 离线计算 轨道 4 - 分布式计算 轨道 5 - 可持续和协作软件工程 轨道 6 - 物理分析工具 轨道 7 - 设施和虚拟化 轨道 8 - 协作、重新解释、推广和教育 轨道 9 - 人工智能和机器学习 轨道 10 - 百亿亿次级科学 轨道 11 - 异构计算和加速器 轨道 12 - 量子计算
可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来：
版权所有 © 2020 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：过去的时代见证了计算、存储和网络技术的显着提升，这导致了工程和科学领域大规模自适应应用的发展。这些复杂、动态和异构的应用程序与相应异构和复杂的分布式和并行计算系统相结合，导致了高效计算基础设施的改进和实施，这些基础设施允许为这些大规模自适应实现提供执行、编程和运行时管理支持。本文介绍了不同类型的计算技术。事实上，所有这些技术都为计算的发展做出了贡献。确定一种特定的技术是最好的技术是非常困难的，因为计算每天都在发展，每一项技术都为新技术铺平了道路。本文全面回顾了可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来。首先，介绍了高性能计算技术。本文提出了一种新的高性能计算分类方法，即超级计算和量子计算，其中超级计算分为千万亿次级、百亿亿次级和泽塔级计算。本文讨论了百亿亿次级计算和量子计算面临的主要挑战，并对经典超级计算和量子计算进行了比较。其次，介绍了分布式计算技术，特别是对等计算、集群计算、网格计算和云计算。本文讨论了它们的优缺点，并进行了比较。第三，介绍了后云计算范式，主要是露水、薄雾、边缘和雾计算。第四，介绍了丛林计算。最后，本文强调，百亿亿次级和量子计算是有效实现高性能计算的最新主题，这两种技术都有各自的优点和缺点，因此建议实施一种同时使用这两种技术的混合系统，以便量子计算可以作为现有高性能计算系统的加速器。超级计算机的成本非常高，因此开发了提供高性能、多功能性和成本效益的分布式计算系统。理解并正确利用后云计算技术以及云计算可以帮助解决物联网问题。
正义和商业部门宣布创建破坏性
被中华人民共和国，伊朗，俄罗斯和朝鲜等民族国家对手获得，可以以新的或新颖的方式使用高级技术，以增强其军事能力或支持大规模监视计划，以促进侵犯人权权利。国家安全关注的最终用户寻求技术，包括与超级计算和Exascale计算，人工智能，高级制造设备和材料，量子计算和生物科学相关的技术。尽管它们具有重要的商业用途，但这些领域的技术可能会威胁到对手用于破坏性目的的美国国家安全，例如改善武器设计和测试的计算；提高军事或情报决策的速度和准确性；并破坏或开发可保护敏感通信和分类信息的牢不可破的加密算法。
PCSE-2023
E＆IG，BARC和董事长（PCSE ’23）主任S. Mukhopadhyay博士发表了讲习班的欢迎地址。 在他的就职演讲中，BARC主管A. K. Mohanty博士提倡高性能计算的需求，其中主要包括基于CPU-GPU的并行计算和量子计算，以解决复杂的域问题。 他进一步强调了在开发内部“ Exascale”计算设施的努力中，用户社区与高性能计算机的开发人员之间进行了强有力的合作。 研讨会的会议记录由Barc董事发布。 SK博士表示感谢的投票。 Musharaf Ali，头，AMCAS，CHED和召集人（PCSE ’23）。 大约有135名来自DAE和非DAE机构的代表参加了研讨会。 在研讨会上的9个邀请讲座涵盖了并行计算和量子计算的各个方面，包括在Petaflop上应用计算能力和Exaflop量表在物理，化学，生物学和工程中使用。E＆IG，BARC和董事长（PCSE ’23）主任S. Mukhopadhyay博士发表了讲习班的欢迎地址。在他的就职演讲中，BARC主管A. K. Mohanty博士提倡高性能计算的需求，其中主要包括基于CPU-GPU的并行计算和量子计算，以解决复杂的域问题。他进一步强调了在开发内部“ Exascale”计算设施的努力中，用户社区与高性能计算机的开发人员之间进行了强有力的合作。研讨会的会议记录由Barc董事发布。SK博士表示感谢的投票。Musharaf Ali，头，AMCAS，CHED和召集人（PCSE ’23）。大约有135名来自DAE和非DAE机构的代表参加了研讨会。在研讨会上的9个邀请讲座涵盖了并行计算和量子计算的各个方面，包括在Petaflop上应用计算能力和Exaflop量表在物理，化学，生物学和工程中使用。
Sandia Lab News
政府资助的财团为少数民族提供科学和技术学习机会，旨在随着时间的流逝，在国家实验室的劳动力人口统计均衡。合作伙伴关系的标题为Rio Grande联盟的Exascale模拟高级研究，称为Grande Cares，由NNSA的少数民族服务研究所合作计划资助，该计划赞助美国各地的类似努力当地的结果是桑迪亚和五所区域大学之间的五年合作伙伴关系，它们与少数民族人口：新墨西哥大学，德克萨斯大学埃尔帕索大学，新墨西哥州立大学，新墨西哥州矿业与技术研究所以及Prairie View A＆M University A＆M University。该联盟既有研究，也有一个教育目标。“研究目标是整合尖端的计算算法和复杂工程问题的工具，”她说。同样重要，
核物理AI/ML核物理AI/ML
[1] G. Gavalian等。“使用人工智能在CLAS12检测器中使用粒子轨迹识别。”Arxiv预印型ARXIV：2008.12860（2020）。[2] G. Gavalian。“用于CLAS12的漂移室中轨道重建的自动编码器。”ARXIV预印型ARXIV：2009.05144（2020）。[3] L.-G。 Gagnon，LHC的轨道重建机器学习，2022 Jinst 17 C02026 - AI4EIC研讨会[4] EXA.TRKX：Exascale的HEP跟踪。DOE Comphep项目，https://exatrkx.github.io/ [5] A. Akram和X. Ju。“在Panda实验中使用稻草管跟踪器（STT）中使用几何深度学习的跟踪重建”。arxiv：2208.12178（2022）[6] D. Rohr“在爱丽丝的在线和离线重建的概述，用于LHC运行3.”arxiv：2009.07515（2020）https://arxiv.org/abs/2009.07515