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陆军战争学院 - MyNavyHR
课程编号NSIPS 入学课程名称 小时数 分数值 注释 DE2301 DE2301 战略领导力 142.5 35 DE2302 DE2302 国家安全政策与战略 164 41 DE2303 DE2303 战争与军事战略 164 41 DE2304 DE2304 全球与地区问题与利益 142.5 35 DE2307 DE2307 当代安全问题 135 33 DE2308 DE2308 国防部组织与流程 135 30 DE2309 DE2309 战区战略与战役 I 165 41 DE2310 DE2310 战区战略与战役 II 165 41 DE1401 DE1401 有效沟通的艺术与科学 90 22 DE1402 DE1402 批判性思维与论证：支持战略决策 90 22 DE1403 DE1403 国防战略简介 90 22 DE1404 DE1404 当代安全问题 90 22 C100 C100 基础 28 7 C200 C200 作战艺术的战略内容 30 7 C300 C300 统一行动 41 10 C400 C400 应用美国陆军条令 36 9 C500 C500 作战艺术与规划 44 11 F100 F100 管理陆军变革 24 6 H100 H100 西方战争方式的兴起 26 6 L100 L100 发展组织与领导者 26 6
面向 AI 领导地位的下一代可扩展基础设施
搭载 NVIDIA DGX™ H100 系统的 NVIDIA DGX SuperPOD™ 是下一代人工智能 (AI) 数据中心架构。旨在提供解决 AI、高性能计算 (HPC) 和混合应用中的高级计算挑战所需的计算性能水平，将两者结合起来以提高预测性能和解决问题的时间。DGX SuperPOD 基于 NVIDIA 为内部研究目的构建的基础设施，旨在解决当今最具挑战性的计算问题。基于 DGX SuperPOD 架构的系统已部署在世界各地的客户数据中心和云服务提供商处。
大规模人工智能训练
大规模 AI 训练需要尖端技术来最大限度地发挥 GPU 的并行计算能力，以处理数十亿甚至数万亿个 AI 模型参数，这些参数需要使用呈指数级增长的海量数据集进行训练。利用 NVIDIA 的 HGX™ H100 SXM 8-GPU/4-GPU 和最快的 NVLink™ 和 NVSwitch™ GPU-GPU 互连（带宽高达 900GB/s），以及最快的 1:1 网络到每个 GPU 进行节点集群，这些系统经过优化，可在最短的时间内从头开始训练大型语言模型。通过全闪存 NVMe 完成堆栈以实现更快的 AI 数据管道，我们提供带有液体冷却选项的完全集成机架，以确保快速部署和流畅的 AI 训练体验。
用NVIDIA FULL
左图：应用程序加速的几何平均值与P100 |基准应用| Amber [PME-Cellulose_NVE]，Chroma [HMC}，Gromacs [Adh Dodec]，MILC [Apex Medive]，NAMD [STMV_NVE_CUDA]，PYTORCH（BERT大调谐器]，量子[Ausurf112-Jr];带有4倍P100，V100或A100 GPU的双插入CPUH100值为2022预计性能的值| |从2021年11月开始的Top500数据| Green500数据从2021年11月开始，MLPERF名称和徽标是美国和其他国家的MLCommons协会的商标。保留所有权利。未经授权的使用严格禁止。有关更多信息，请参见www.mlcommons.org。
llm和生成AI基础架构的蓝图
Supermicro的超集群参考体系结构旨在解决计划和部署高度复杂的规模规模AI基础架构的挑战。超集群通过提供可互操作的组件（称为“可伸单元（SU）”的基本包装来大大简化基础架构项目。使用NVIDIA的突破性H100/H200 GPU以及Infiniband Compute Fabric -Supermicro Supercluster SU，具有32个超级功能强大的GPU系统，是建立世界上最大的AI AI训练基础设施的终极组成部分。随着需求的增长，这种独特的SU毫不费力地利用Nvidia Quantum Infiniband的力量扩展基础架构 - 确保客户始终具有满足不断发展的
面向融合应用的 Oracle AI
Fusion Applications Suite 在单一数据平台上提供世界上最完整、原生集成的业务解决方案套件。它提供广泛的嵌入式 AI 功能，并且每季度为 14,000 名客户提供新的 AI 功能和更好的结果。Fusion Applications 中的 AI 功能由 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供支持，该基础设施在运行 AI 工作负载方面具有独特优势，因为它提供最高性能和最低成本的 GPU 集群技术，每个集群的规模超过 16K H100 GPU，并且具有极低的延迟和云中最高带宽的 RDMA 网络。OCI、Fusion Applications 和每天使用这些应用程序的数千名客户的结合使 Oracle 能够不断改进其 AI 功能，以提供一流的 AI。
年度报告和财务报表2024
选择的工业和商业业务将是氢。这就是为什么我们正在进行现场试验以证明我们可以在本地传输系统中携带氢。我们还在Fife As Safe Ignessed工程师Fife College开设英国首个氢培训设施。他们将在我们世界上第一个H100 Fife项目中发挥关键作用，该项目将在2025年看到多达300个家庭用绿色氢加热房屋。我们也看到生物甲烷的作用越来越大。去年我们的Evolve子公司在北爱尔兰进行了第一次气体对网格生物甲烷注射。我们还通过泰晤士河水完成了第二个天然气到网格的项目，该项目将以可再生生物甲烷提供可再生生物甲烷的最多4,000户家庭。
Q4和FY 2024 Update
在第四季度，我们完成了Cortex的部署，这是德克萨斯州Gigafactory的约50k H100培训集群。Cortex有助于启用FSD（有监督）1的V13，由于数据增加了4.2倍，更高分辨率的视频输入，降低了光子到控制延迟的2倍以及重新设计的控制器，因此安全性和舒适性有了重大改善。FSD（监督）现在可以从公园开始，并执行Untark，Reverse and Park功能。在第四季度，使用自动驾驶技术的特斯拉车辆在事故2（有史以来最好的第四季度）之间驾驶了594万英里，而美国平均水平为07亿英里。在第四季度继续进行Optimus硬件和软件的进展，包括最新一代手，强大的运动和其他任务的培训，在计划的飞行员生产之前。
Mujoco Playground
在我们的SIM到运行研究中，我们使用了几种GPU硬件设置和拓扑，包括NVIDIA RTX 4090，A100和H100 GPU。在图6中，我们分解了leapcubereitient环境的训练性能，这些环境对一组固定的RL超参数组合的构造，表明MJX在消费者级和数据度假图形上都有效。我们看到，具有较高理论性能和较大拓扑的GPU可以将训练时间减少到诸如手机重新定位（包括手机重新定位）的训练时间3倍。我们将拓扑特定的超参数视为未来的工作（例如只要RL算法可以利用每个时期的数据增加），理想情况下应增加较大拓扑以最大程度地增加吞吐量的环境。在table 4，表7和表9中，在附录中，我们对所有环境的训练吞吐量