XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGPU
投资GPU-主要需求驱动因素和市场趋势
这一需求以及对供应的多个限制，创造了一个新兴的替代投资类别，GPU和DCS越来越广泛地受到多元化投资策略中的组成部分的追捧。诸如更高效的代码或量子计算之类的创新仅略微降低了此需求/供应差距，DeepSeek与低成本绩效有关的主张引发了关于开发成本可比性的辩论，尤其是来自Openai的辩论。值得注意的是，无论可用的效率提高，都有可能进一步推动GPU需求而破坏它。但是，市场的短期反应突出了单个公司直接股权投资的风险。相比之下，GPU债券提供了每日市场情绪中的一些隔热材料，反映了共同定位租约，实物供应链，地缘政治偏好以及将新筹码推向市场所需的时间的现实世界复杂性。在整个系列中，我们将检查这些动态，绘制不断发展的DC景观，并洞悉投资者投资组合中GPU的吸引力和使用。
了解 GPU 并行管理和控制单元中永久故障的影响
图形处理单元 (GPU) 承受着过大的压力，以加速高性能计算应用程序，并用于加速多个领域的深度神经网络，这些领域的预期寿命长达数年。这些条件使 GPU 硬件面临（过早）老化，导致在通常的制造结束测试之后出现永久性故障。因此，迫切需要评估 GPU 永久性故障影响的技术，从而可以估计可靠性风险并可能减轻它。在本文中，我们提出了一种评估永久性故障对 GPU 调度器和控制单元（最特殊、压力最大的资源）的影响的方法，以及可以量化这些影响的第一个数字。我们描述了门级 GPU 模型的调度器和控制器中超过 5.83x10 5 个永久性故障效应。然后，我们通过检测 13 个应用程序和两个卷积神经网络的代码，在软件中映射观察到的错误类别，注入超过 1.65x105
识别 GPU 微架构漏洞的有效方法
摘要 — 图形处理单元 (GPU) 越来越多地被应用于可靠性至关重要的多个领域，例如自动驾驶汽车和自主系统。不幸的是，GPU 设备已被证明具有很高的错误率，而实时安全关键应用程序所施加的限制使得传统的（且昂贵的）基于复制的强化解决方案不足。这项工作提出了一种有效的方法来识别 GPU 模块中的架构易受攻击的位置，即如果损坏则最影响正确指令执行的位置。我们首先通过基于寄存器传输级 (RTL) 故障注入实验的创新方法来识别 GPU 模型的架构漏洞。然后，我们通过对已确定为关键的触发器应用选择性强化来减轻故障影响。我们评估了三种强化策略：三重模块冗余 (TMR)、针对 SET 的三重模块冗余 (∆ TMR) 和双联锁存储单元（骰子触发器）。在考虑功能单元、流水线寄存器和 Warp 调度器控制器的公开 GPU 模型 (FlexGripPlus) 上收集的结果表明，我们的方法可以容忍流水线寄存器中 85% 到 99% 的故障、功能单元中 50% 到 100% 的故障以及 Warp 调度器中高达 10% 的故障，同时降低硬件开销（与传统 TMR 相比，在 58% 到 94% 的范围内）。最后，我们调整了该方法以针对永久性故障执行补充评估，并确定了容易在 GPU 上传播故障影响的关键位置。我们发现，对瞬态故障至关重要的触发器中相当一部分（65% 到 98%）对永久性故障也至关重要。
evorl：一个GPU加速框架，用于进化增强学习
进化增强学习（EVORL）已成为一种有前途的方法，可以通过将进化计算（EC）与RL整合（EC）范式来克服传统强化学习（RL）的局限性。但是，基于人群的EC的性质大大提高了计算成本，从而限制了大规模设置中算法设计选择和可扩展性的探索。为了应对这一挑战，我们介绍了Evorl 1，这是针对GPU加速的第一个端到端EVORL框架。该框架对加速器（包括环境模拟和EC过程）执行了整个培训管道，通过矢量化和编译技术利用层次并行性，以实现较高的速度和可扩展性。此设计可以在一台计算机上进行有效培训。In addition to its performance-oriented design, EvoRL offers a comprehensive platform for EvoRL research, encompassing implementations of traditional RL algorithms (e.g., A2C, PPO, DDPG, TD3, SAC), Evolutionary Algorithms (e.g., CMA-ES, OpenES, ARS), and hybrid EvoRL paradigms such as Evolutionary-guided RL （例如，ERL，CEM-RL）和基于群体的自动（例如PBT）。该框架的模块化体系结构和用户友好的接口使研究人员可以无缝整合新组件，自定义算法并进行公平的基准测试和消融研究。该项目是开源的，可在以下网址找到：https：//github.com/emi-group/evorl。
genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。
DOCA SDK v2.9.0_cx8
11设计注意事项23 11.1懒惰的脱蛋白优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 11.2注册缓存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 11.3 Untin回调。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 11.4支持的系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 11.5 PCI条尺寸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 11.6令牌用法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 11.7同步和内存排序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
计划 - IPS 会议 NAGPUR 2025
小组成员 – RG Agarwal (Dhanuka Agritech Ltd)、KS Thyagrajan (PI Industries)、Komal Shah Bhukhanwala (SML Ltd)、Ravi Hegde (UPL)、Narendra Pal Gangwar (IPL Biologicals)、M. Ramasami (Rasi seeds)、Ashwin Kasikar (Ankur Seeds)、Anirban Gangopadhyay (巴斯夫)、VB Reddy (ATGC) Biotech)、Sumit Banerjee (AGMA Energy Pvt. Ltd)、Yashwant Patil (Syngenta)、Yogesh Mohite (Bayer Crop Sciences Ltd.)、Uday Philar (Sequoia Bio Sciences Pvt. Ltd.)、Pradeep Kumar (East-West Seed)、Satish Yadav (Crystal Crop Care) 茶歇前景（学生的职业机会） Sammelan ( SP雷乔杜里
GRASP：加速 GPU 并行架构上基于哈希的 PQC 性能
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略，分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA，我们执行自下而上的优化，重点关注内存访问模式和超树计算，以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合，显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明，我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言，与最先进的基于 GPU 的解决方案相比，我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍，并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上，凸显了显著的性能优势。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。