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NVIDIA 和 ADLINK：面向下一代的 GPGPU 计算...
武装部队可以通过多种方式从异构计算中获益。例如，尽管雷达处理系统通常部署在大型巡洋舰、潜艇和类似平台上，但这些车辆仍必须应对与军队其他部分相同的尺寸、重量和功率 (SWaP) 限制。传统的雷达处理系统可能需要四立方英尺的空间来容纳一台重量超过 50 公斤、功耗为 2000W 的 18 刀片服务器，才能实现 576 GFLOPS 的峰值处理速度。将其与现代 VITA-75 系统（例如 ADLINK 的 HPERC 系列平台之一）进行比较。为了达到几乎相同的 574 GFLOPS，ADLINK 的无风扇 HPERC 仅占 0.8 立方英尺，重量不到 5 公斤，功耗仅为 200W。这在一定程度上是由于板载 GPU 承担了大部分雷达信号处理工作负载。
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机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业和塑造工业。用于解决大规模现实世界问题的ComputingHardware的增强性图形图形处理单元（GPGPU）已得到很好的开发，以提供用于解决各种机器学习相关任务的加速计算。
基于机器学习的无触发数据采集管道基于机器学习的统计异常检测
摘要。这项工作描述了一条在线处理管道，旨在在没有粒子探测器的外部触发器的连续数据流中识别异常。处理管道始于局部重构算法，在FPGA上采用神经网络作为其第一阶段。使用GPGPU加速了随后的数据制备和异常检测阶段。作为对异常检测的实际证明，我们使用宇宙μ子检测器开发了数据质量监测应用程序。其主要目标是检测与检测器的预期操作条件的偏差。这是可以在大型粒子物理实验中使用的系统的概念验证，从而可以在偏置减少的数据集上进行异常检测。
基于 ReRAM 的内存处理架构...
机器学习已经在图像分类[1]、视频识别[2]、自然语言处理（NLP）[3]和游戏策略[4]等众多应用中取得了最先进的性能。此外，深度神经网络（DNN）甚至可以在一些任务中超越人类水平的表现，例如ImageNet分类[5]和棋盘游戏围棋[4]。同时，神经网络的复杂度和参数大小在过去几年中飙升。尽管通用图形处理单元（GPGPU）取得了快速发展，但其能源效率仍然远低于终极“智能”——人脑，后者包含10 10个神经元和10 14个突触，但仅消耗约20瓦[6]。其中一个瓶颈来自于冯诺依曼架构将内存和处理单元分开的事实，从而引入了大量的数据移动能量以及数据访问延迟[7]。
s.v.国家技术学院...
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业并塑造了技术的未来。在机器学习中的进步，例如深度学习和生成模型，启用了准确的数据分析以及从医疗保健到自动驾驶汽车的应用中的类似人类的相互作用。由CUDA和OPENMP提供支持的加速计算增强了计算硬件解决大规模现实世界问题的功能。通用图形处理单元（GPGPU）经过精心开发，可以提供加速计算来解决各种机器学习相关任务。可以通过利用GPU和处理器芯片中多个处理核心的功率实时解决许多计算问题。这个短期培训计划可帮助参与者使用机器学习和加速计算来解决与不同计算领域有关的知识。
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GDP - 国内生产总值 - 中央处理单元CSF - 脑脊液DG Energ - 能源DMP的总局 - 能源DMP总局 - 数据管理计划EBI - 欧洲生物信息学研究所ESFRI - 欧洲生物信息学院ESFRI - 欧洲策略论坛ERIC - ERIC - ERIC - 欧洲研究基金会及欧洲社会基金会 - 欧洲融合 - 欧洲融合 - 欧洲融合 - 欧洲融合 - 欧洲融合 - 欧洲互联网 - 欧洲交流 - 欧洲融合 - 全日制等效GB - 千兆gpgpu - 通用图形处理单元h-index - Hirsch index hamag-bicro - hrvatska agencija za za za malo goppodarstvo，inovacije i InvestiCije I Investionicije I Investionicije，Croatian for Croatian for Croatian for smes and Investion，Information and Invorys kun kun kun kun kun kun kun krka krk krka krka krk krk krk krka技术RDI - 研究，开发，创新ITER - 国际热核实验反应器MZO - Ministarstvo Znanosti I Obrazovanja，科学与教育部Ni4os Europe - 国家公开科学的国家开放科学倡议用于研究与创新（2014- 2020年）OPCC - 运营计划的竞争力和凝聚力2021–2027 R＆D - 研究与发展RI - 研究基础设施S3 - 智能专业策略2021–2029 SMP - 对称对称性 - 对称对称性，TB - TB - TERBYTE UNITIAL ZCI ZCI -ZCI -ZNANANIN -ZNANANANANANANANANANANANANECVERISCENTRIS IMESTER
可访问，可重复和协作数据分析的银河平台：2024 Update
摘要星系（https://galaxyproject.org）全球范围内消失，主要是通过免费使用服务，支持每年扩大范围的用户驱动研究。用户被platf orm st abilit y，工具和参考dat Aset y多样性，培训，支持和集成的公共星系服务吸引，这可以实现复杂，可重复的，可共享的数据分析。应用用户体验设计的原理（UXD），已驱动了可访问性，通过Galaxy Labs / subdomains的工具访问性以及重新设计的Galaxy Toolshed驱动的。Galaxy工具功能正在以两个战略方向发展：整合通用图形处理单元（GPGPU）访问尖端方法和许可的工具支持。通过在银河系中开发更多的工作流程并通过为公共银河服务提供资源来运行它们，从而增加了与全球研究财团的参与。Galaxy Training网络（GTN）投资组合的规模和可访问性通过学习路径和与培训课程中功能的Galaxy工具的直接集成。代码v elopment继续与Galaxy项目路线图保持一致，并提供了工作调度和用户Interf ACE的精力。环境影响评估还可以帮助用户和De V Elopers吸引他们，通过显示每个星系作业产生的估计的CO 2排放，使他们想起了他们在维持Ainabilit y中的作用。