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无缝证明Intel TDX和NVIDIA H100GPUS机密AI
•H100 GPU•证明–SDK，NRAS和支持服务•无缝证明带有Intel Trust Authority•演示•摘要 div div div div>
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu
travolta：GPU加速度和算法改进，用于在光兴奋的系统中构建量子最佳控制场
我们提出了一个开源软件包Travolta（用于加速，验证和优化大的时间依赖性算法的曲目），用于对GPU进行大规模平行的量子最佳控制计算。Travolta软件包是对我们以前的NIC-CAGE算法的重要大修，还包括对梯度上升程序的算法改进，以实现更快的收敛速度。我们检查了GPU并行化的三种不同变体，以评估它们在构建各种量子系统中构建最佳控制场的性能。此外，我们还提供了几个示例，这些示例具有GPU增强的Travolta代码的广泛基准，以表明它与以前基于CPU的算法相同的结果，但加速速度快十倍以上。我们的GPU增强功能和算法改进实现了大型量子最佳控制计算，可以在现代的多核计算硬件上有效地执行。
了解 GPU 并行管理和控制单元中永久故障的影响
GPU 在多个领域得到日益广泛的应用，包括高性能计算 (HPC)、自主机器人、汽车和航空航天应用。GPU 在传统领域之外的应用（游戏、多媒体和消费市场）突然引起了人们的兴趣，也提出了有关其可靠性的问题 [3]。目前，活跃的 GPU 研究旨在评估可靠性并确定可行的改进方法。大多数研究都强调 GPU 对瞬态故障的高度敏感性 [11、13、16、24、27、32、44、47、51]，这是由于 GPU 拥有大量可用资源且采用了先进的半导体技术。此外，GPU 的并行管理和控制单元已被证明尤为关键，因为它们的损坏会影响多个线程 [24、38]。 GPU 的并行性在性能方面提供了无可置疑的优势，但它也是该设备最脆弱的特性之一。GPU 制造商通过改进存储单元设计 [ 39 ]、添加纠错码 [ 15 ] 等措施提供了有效的可靠性对策，
选择：通过NVIDIA OPTIX
摘要。Opticks是一个开源项目，它通过集成通过NVIDIA OPTIX 7 + API访问的GPU射线跟踪来加速光光子仿真，并具有基于GEANT4的仿真。已经测量了第一个RTX生成的单个NVIDIA Turing GPU，以提供超过1500倍单线GEANT4的光子光子模拟速度因子，并具有完整的Juno Analytic GPU几何形状自动从GEANT4 GEOM-ETRY转换。基于GEANT4的CUDA程序，实施了散射，吸收，闪烁体再发射和边界过程的光学物理过程。波长依赖性的材料和表面特性以及重新发射的反向分布函数被交织成GPU纹理，从而提供快速插值的属性查找或波长产生。在这项工作中，我们描述了采用全新的NVIDIA OPTIX 7 + API所需的几乎完整的重新实现，现在实现了基于OPTIX使用的CUDA，仅限于提供相交。重新实现具有模块化的许多小型标头设计，可在GPU和CPU上进行细粒度测试，并从CPU / GPU共享中减少大量代码。增强的模块化已使CSG树的通用 - 类似于G4Multiunion的“列表节点”，从而改善了复杂CSG固体的表现。还支持对多个薄层（例如抗反射涂层和光阴道）的边界的影响，并使用CUDA兼容传递矩阵方法（TMM）计算反射，透射率和吸收性的计算。
nvidia ada lovelace专业GPU体系结构
于2018年启动，NVIDIA'S®Turing™GPU体系结构在3D图形和GPU加速计算的未来中使用。图灵为PC游戏，专业图形应用程序和深度学习推论提供了效率和性能的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，图灵融合的栅格化，实时射线跟踪，AI和仿真，在专业内容创建软件，电影质量的交互式体验和PC游戏中启用令人难以置信的现实主义。两年后的2020年，Nvidia Ampere架构结合了功能更强大的RT芯和张量芯，以及与图灵GPU相比提供了2x fp32性能的新型SM结构。这些创新使安培体系结构的运行速度比传统的栅格图形图纸快1.7倍，在射线追踪中最多可快2倍。
湖泊作为Nagpur的公共开放空间
任何拥有海岸线的城市 - 无论是海洋，河流还是湖泊）都有机会为所有类别的人（无论是短暂的还是临时的）创造公共场所。海滨有助于改善城市的生活质量。滨水区可用于简单的活动，例如参加运动，观看日落或与朋友会面，但也可以用于更精细的活动，例如举办活动和博览会，例如文化和经济催化剂。水体作为公共开放空间的贡献使该市有机会发展社会，文化和经济因素。本文涉及城市城市边界内的水体的分析，以水体的因素作为公共开放空间及其发展，以使人们和环境的利益受益。
NVIDIA ADA GPU 架构
NVIDIA® Turing™ GPU 架构于 2018 年推出，开创了 3D 图形和 GPU 加速计算的未来。Turing 为 PC 游戏、专业图形应用程序和深度学习推理提供了效率和性能方面的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，Turing 融合了光栅化、实时光线追踪、AI 和模拟，使 PC 游戏具有令人难以置信的真实感，并带来了影院级的互动体验。两年后的 2020 年，NVIDIA® Ampere 架构整合了更强大的 RT Cores 和 Tensor Cores，以及新颖的 SM 结构，与 Turing GPU 相比，可提供 2 倍的 FP32 性能（时钟对时钟）。这些创新使 Ampere 架构在传统光栅图形中的运行速度比 Turing 快 1.7 倍，在光线追踪中的运行速度比 Turing 快 2 倍。