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使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
实验室一览
世界首屈一指的高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是利弗莫尔计算 (LC) 的所在地，利弗莫尔计算是世界首屈一指的高性能计算设施之一。LC 拥有超过 188 千万亿次浮点运算能力和众多 TOP500 系统，包括 125 千万亿次浮点运算的 Sierra。Sierra 延续了世界级 LLNL 超级计算机的悠久历史，代表着迈向百亿亿次计算的倒数第二步，预计到 2023 年，LLNL 系统 El Capitan 将实现这一目标。这些旗舰系统支持 GPU，能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟，满足各种关键任务需求。2020 年，LLNL 和 Cerebras Systems 将世界上最大的计算机芯片集成到 Lassen 系统中，用尖端的 AI 技术升级了这台顶级超级计算机。这种结合创造了一种全新的计算解决方案，使研究人员能够研究预测建模的新方法。这些平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持；存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带存档；以及顶级客户服务。我们行业领先的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位，从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 SCR 和 Spack。
通讯5- ERA PERMED
回顾2020年的未来，过去一年对我们每个人的每个人都充满挑战。它需要灵活性和适应性，以及在家中和工作空间中的宽容和耐心，尤其是因为两者变得密不可分。在时代，我们并没有让情况减慢我们的速度。在过去的一年，2020年，我们执行了第三次提出建议，即JTC2020，您可以在此新闻通讯中阅读更多详细信息，我们与Icper合作，为未来的欧洲欧洲伙伴关系草案准备了有关个性化医学的欧洲伙伴关系草案（EP permed），并宣布了第4次提案，供应提案，JTC20221，现在是公开申请，现在是公开申请！由于ERA在欧洲个性化的医学生态系统中并不孤单，因此我们想在Permed领域熟悉两个新计划。A new Coordination and Support Action (CSA) - The EU-Africa PerMed project is expected to begin in 2021, with the final objective of integrating African countries into ICPerMed activities as a means to contribute to the implementation of PerMed in the global context, fostering joint PerMed projects and programmes between Europe and Africa and strengthening bilateral EU-Africa science, technology and innovation in health.第二个倡议已经由巴塞罗那超级计算中心协调并由欧洲委员会资助，该倡议已经起飞，该倡议最近推出了高性能计算（HPC）卓越中心将优化HPC/Exascale中的细胞水平模拟代码，并在器官和分子模拟之间进行间隙，从而构成了欧洲典型化的差异。与此同时，我们希望您所有人的健康，出色的研究，富有成果的合作以及在2021年新年促进全球个性化医学方面的巨大进步！
机器学习驱动的敏感性分析E3SM土地模型参数的湿地甲烷排放参数
摘要：甲烷（CH 4）是仅次于二氧化碳的第二个最关键的温室气体，占观察到的大气变暖的16-25％。湿地是全球甲烷排放的主要自然来源。然而，生物地球化学模型的湿地甲烷排放估计含有相当大的不确定性。这种不确定性的主要来源之一是源于影响甲烷产生，氧化和运输的各种物理，生物学和化学过程中的众多不确定模型参数。灵敏度分析（SA）可以帮助确定甲烷排放的关键参数，并在未来的预测中实现降低的偏见和不确定性。这项研究为19个选定参数执行SA，负责在能量Exascale Excalesears System Model（E3SM）土地模型（ELM）的甲烷模块中进行关键生物地球化学过程。这些参数对各种植被类型的14个FluxNet-CH 4位置检查了各种CH 4通量的影响。鉴于基于全球差异的SA所需的大量模型模拟，我们采用机器学习（ML）算法来模仿ELM甲烷生物地球化学的复杂行为。mL使计算时间从6个CPU小时显着缩短到0.72毫秒，从而实现了降低的计算成本。我们发现，尽管明显的季节性变化，但与CH 4产生和扩散相关的参数通常呈现出最高的敏感性。这是一个范围，用于使用参数校准进一步改善模拟排放，并采用高级优化技术（例如贝叶斯优化）。比较了来自扰动参数集的模拟排放与FluxNet-CH 4观察结果表明，与默认参数值相比，每个站点可以实现更好的性能。
C-DAC：简历构建器
advt。编号Corp/JIT/02/2024高级计算开发中心（C-DAC）是印度政府电子和信息技术部的科学学会。c-DAC如今已成为该国ICT＆E（信息，通信技术和电子产品）的首要研发组织，在该领域的全球发展中致力于加强国家技术能力，并响应选定基金会地区市场需求的变化。c-DAC代表了与Meity紧密连接的独特方面，以实施国家的政策和务实的干预措施和信息技术计划。作为高端研究与开发的机构（R＆D），C-DAC一直处于信息，通信技术和电子（ICT＆E）革命的最前沿，不断建立新兴/启用技术的能力，并创新技术，并利用其专业知识，能力和技巧，以开发和部署不同的产品和部署不同的产品和解决不同的经济。C-DAC的专业领域范围从ICT和E技术的研发工作到产品开发，IP生成，技术转移和解决方案的部署。Primary Thematic or Thrust Areas and Mission Mode programmes addressed by C-DAC are: Primary Thematic or Thrust Areas Mission Mode Programmes • High Performance Computing and Grid & Cloud Computing • Multilingual Computing & Heritage Computing • Professional Electronics, VLSI & Embedded Systems • Software Technologies including FOSS • Cyber Security & Cyber Forensics • Health Informatics • Education & Training • Exascale Computing Mission • Microprocessor and Professional Electronics Mission •量子计算任务•AI和语言计算任务•所有事物的互联网（IOE），可靠且安全的计算任务•Gennext应用计算任务
Atos 公布 2023 年全年业绩
巴黎，2024 年 3 月 26 日 - 数字化转型、高性能计算和信息技术基础设施领域的全球领导者 Atos 今天公布了其 2023 财年业绩。Atos 首席执行官 Paul Saleh 表示：“2023 年，我们在充满挑战的环境中实现了收入和盈利预期，同时我们正在将公司拆分为两个业务部门，即技术基础部门和 Eviden。随着公司继续投资其产品，我们报告了 Eviden 的有机增长。该业务扩大了其在生成 AI 和应用程序管理方面的领导地位，通过大量续约和新业务巩固了其客户群，特别是在欧洲制造业、消费品和公共部门垂直领域。Eviden 还获得了欧洲第一台百亿亿次超级计算机，这是一台最先进的机器，将加速欧洲的科学研究和创新。在技术基础方面，该业务正在实施其转型计划，现有客户的续约率很高，在数字工作场所和混合基础设施（包括大型机管理）方面签订的合同都采用了新标识，这凸显了我们产品的相关性和服务交付的质量。我们的营业利润率逐年提高，这反映了我们成本改善计划的实施，而我们的现金流受到劳动力优化、分离成本和降低营运资本行动的影响。
查看 - Eos.org
数以千计的科学家为参加在芝加哥举行的 AGU 2022 年秋季会议而穿上厚厚的衣服，我们 Eos 提醒大家“科学引领未来”，未来就是科学。这个未来以过去为依据，以现在为指导，将以个人、社区和联盟的贡献为特征，并具有明确的目标和实现这些目标的实际基准。有效监测北极永久冻土的未来源于过去的冰河时代，正如 20 世纪 90 年代一位美国科学家和俄罗斯研究人员之间建立的不可思议的友谊所阐明的那样。在 Jenessa Duncombe 的最新一期《曲线》（第 38 页）中了解有关西伯利亚、名为 Willy 的猛犸象和后苏联友谊的更多信息。John Aber 和 Scott V. Ollinger 提醒我们，温室气体排放的预测影响在一个世纪内没有太大变化（第 58 页）。他们提供了清晰的、数据驱动的大纲建议，以传达信息。不幸的是，冷战时期对核冲突的恐惧再次浮出水面。在第 27 页，Alan Robock 和 Stewart C. Prager 概述了科学家可以采取的措施，以降低此类冲突的可能性。最后，他们认为，“解决核武器问题的最终方法是在全球范围内禁止核武器。” 在 COVID19 大流行开始时，气溶胶科学家是警告病毒空气传播质量的哨兵。政策制定者和公众对这些研究人员的反应构成了我们今天生活的世界，以及我们正在为未来建设的世界。Richard J. Sima 的“冠状病毒时代的室内空气污染”（第 44 页）是一项关于科学、挫折以及最终希望的研究。早期诊断也是 Matthieu Chartier 的《掠夺性会议的惊人崛起》（第 64 页）的希望。Chartier 提出建议，帮助社区确保更值得信赖、更透明的未来。草根组织正在采取行动，重新定义未来的大学董事会。在第 52 页，Kimberly M. S. Cartier 描述了 Harvard Forward、Penn State Forward 和 Yale Forward 的努力，这些校友团体组织起来选举强大的董事会成员，决定大学如何应对气候变化。“我们是否正在进入气候建模的黄金时代？”（第 30 页）Mark Betancourt 在分析百亿亿次计算和欧盟的 Destination Earth 项目时问道。每秒可进行 1018 次运算的百亿亿次级超级计算机可能会带来革命性的变化（分辨率？）新模型还可以帮助社区制定适应和缓解策略。科学家如何模拟和孪生各种影响地球气候的系统。最后，一组科学家鼓励他们的同行在 Mark A. Parsons、Daniel S. Katz、Madison Langseth、Ham pa puram Ramapriyan 和 Sarah Ramdeen 的观点中给予“应得的荣誉”（第 20 页）。他们认为，围绕学术引用和荣誉的传统协议已经过时，而需要的是“更广泛地设计应得荣誉的地方”。从北极真菌到学术脚注，改变可能是一个缓慢的过程，但我们的社区可以立即实施一些步骤。科学引领未来，未来就在现在。
质量与可靠性第 6 卷：英特尔先进封装...
先进封装技术在提供高质量、可靠的半导体方面发挥着关键作用。先进封装是指在单个封装内组装和互连多个半导体芯片的技术。英特尔在先进封装方面的创新允许创建具有增强性能、功能和效率的复杂集成电路。由于百亿亿次计算和人工智能 (AI) 领域的新兴应用，先进封装有助于满足客户对更大、更密集处理器的需求。这些应用需要能够快速处理大量数据的高性能、低功耗芯片。最近的创新使英特尔能够通过异构封装架构实现高计算密度（高带宽和低延迟）的系统，这些架构可以集成具有不同功能的多个芯片（模块化芯片）。借助先进封装技术，英特尔开发了新的架构和更高密度的处理器，从而以合理的成本实现高性能系统。英特尔的先进封装技术延续并推动了摩尔定律，该公司的目标是到 2030 年在一个封装中实现一万亿个晶体管。英特尔在先进封装领域处于行业领先地位，并且已经这样做了几十年。我们的创新技术允许封装中的多个芯片并排连接或以 3D 方式堆叠在一起（Foveros）和嵌入式多芯片互连桥接 (EMIB)，从而促进不同芯片之间的高速通信。本文回顾了英特尔的最新创新，包括我们如何使用先进的封装技术来确保高质量和可靠性。它解释了英特尔独特的封装质量和可靠性验证流程，该流程旨在确保复杂的英特尔产品满足或超出客户的期望。
数据中心能耗
什么是超大规模计算？ 21 世纪初，超大规模数据中心兴起，这些庞大的设施从一开始就被设计成实现最高效率。这些设施通常由云计算和互联网巨头（如谷歌、Facebook、微软和亚马逊）以及数据中心提供商（专门设计和构建数据中心并将其出租给他人的公司）建造。超大规模解决方案将应用程序计算、软件和存储资源分离，使每个资源都能够根据业务需求独立扩展性能或容量。随着存储需求的增长，公司可以添加运行软件定义存储 (SDS)（也称为虚拟化）的服务器，以实现独立于底层硬件的基于策略的数据存储配置，并独立于应用程序层扩展容量。对于超大规模系统，随着新节点添加到系统，数据会自动分布在整个存储服务器集群中。相反，随着性能需求的增长，公司可以添加服务器来增加计算能力，而不受存储层的影响。超大规模转移场景涉及将较小的非超大规模数据中心中的许多服务器整合到巨大的超大规模数据中心中。超大规模数据中心由维护数千台服务器并存储大量数据的企业使用，到 2020 年，一些数据中心将达到百亿亿级（总存储容量为 1x10 18 字节）级别。考虑拥有数千台不同使用年限和效率水平的服务器的数据中心。当服务器插入电源时，它会在 24 小时内不间断地消耗电力，一年总共消耗 8,760 小时。这样的数据中心需要不断改进服务器机架设计和存储系统，以经济高效地应对能耗、用户数量、数据量和设备数量的大幅增长。