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HPCFAIR：为 HPC 应用程序启用 FAIR AI
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高性能计算应用中带 HBM 的 FO-MCM 组装技术
随着行业向超摩尔时代迈进，下一代封装技术也朝着高密度芯片或芯片分割封装集成方向发展。尤其是对于高性能计算应用，先进封装技术通过硅或有机中介层集成多个芯片芯片，从而提供经济效益。有机中介层是芯片到芯片互连的替代接口之一。FO-MCM 以同质封装集成概念应用于芯片集成和 ASIC 到 Serdes 芯片集成而闻名。由于人工智能计算和 HPC 市场增长的推动，将封装的 HBM 集成到封装模块中作为异构集成封装 (HIP) 的趋势已经形成。近年来，两种平台（以硅中介层为基础的 2.5D 和以部分桥接芯片为互连介质的 FO-EB）已投放市场。还讨论了采用纯有机中介层的 FO-MCM 应用于异构集成领域的可行性。全有机中介层可以为 HPC 产品提供多个 RDL 层和线路/空间的灵活设计。本研究旨在解决采用纯有机中介层的 FO-MCM 平台实现集成 HBM 的异质封装。FO-MCM 中的芯片最后方法具有控制 RDL 质量和采用“已知良好的 RDL”以节省顶层芯片成本的优势。扇出型 RDL 配置为 4 层，最小 L/S 为 2/2um。在验证过程中，基于模拟分析，通过材料和底部填充选择优化了翘曲和应力。组装结果表明，翘曲和可靠性验证通过了 MSL4、TCT700x、uHAST96 和 HTST1000hrs 条件。关键词 扇出型 MCM；芯片最后；异质集成；芯片分区；高性能计算；HBM
适用于 COVID-19 治疗的可扩展 HPC 和 AI 基础设施
摘要 —COVID-19 已夺走 10 6 多人的生命，导致超过 40 × 10 6 人感染。迫切需要找到可以抑制 SARS-CoV-2 的药物。为此，美国能源部最近在国家虚拟生物技术实验室下设立了医学治疗项目，并负责创建推进治疗发展所需的计算基础设施和方法。我们讨论了加速和推进药物设计的计算基础设施和方法的创新。具体来说，我们描述了几种集成人工智能和基于模拟的方法的方法，以及支持这些方法大规模应用的计算基础设施的设计。我们讨论了它们的实现并描述了它们的性能，并强调了这些功能所带来的科学进步。
利用 AI 和 HPC 解决方案简介加速交易
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拉马努金宇宙：HPC 资源人员 - 诺伊达
关于系：物理与材料科学与工程系 (PMSE) 为 ECE、CSE、IT 和生物技术分支的 B.Tech 学生提供多门物理和材料科学基础和高级课程。该系拥有丰富的物理学博士和硕士学位课程。该系认为物理学的目标是从第一原理理解物理世界中一切事物的运作。该系结合物理学和材料科学来解决与能源、纳米技术、量子器件、光学和其他主要工程学科相关的实际问题。该系拥有配备最先进设备的研究实验室。该系专注于纳米科学和多功能纳米材料、能源和先进功能材料、原子和分子物理学、光子学和等离子体学、量子光学和量子信息、光学传感器、振动光谱、拉曼光谱、固态离子学、稀磁半导体 (自旋电子学)、热电和超导材料以及激光等离子体相互作用的研究。此外，系里的教职人员还负责指导博士后研究员。博士后研究员和大量外部资助项目的存在增强了系里的学术氛围。
针对 AI 和 HPC 加速优化的 Dell PowerEdge 服务器
NVIDIA AI Enterprise 是一套端到端、云原生的 AI 工具和框架，经过优化，可在配备 NVIDIA 认证系统的 VMware vSphere 上运行。它包括快速部署、管理和扩展 AI 工作负载的关键技术。NVIDIA 认证的 Dell 系统将 NVIDIA GPU 和 NVIDIA 网络整合到 Dell Technologies 的服务器和超融合基础架构中，并采用优化配置。NVIDIA LaunchPad 是一种免费的精选实验室体验，使组织能够立即、短期访问用于 AI、数据科学、3D 设计协作和模拟等的硬件和软件堆栈。NVIDIA Launch Pad 自豪地建立在 Dell PowerEdge 服务器上。AMD ROCm TM 提供了一个开源百亿亿次级平台，用于加速 HPC 和集群部署中的计算。
HPC 和量子计算：影响和未来趋势
R. Sedona、C. Paris、G. Cavallaro、L. Bruzzone 和 M. Riedel，“一种用于协调 Landsat-8 和 Sentinel-2 图像密集时间序列的高性能多光谱自适应 GAN”，IEEE 应用地球观测和遥感选定主题杂志 (JSTARS)，第 14 卷，第 10134–10146 页，2021 年，https://doi.org/10.1109/JSTARS.2021.3115604
在 HPC 基础设施上扩展脉冲神经网络
1 机器人、人工智能与实时系统，慕尼黑工业大学信息学院，德国慕尼黑，2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室，高级模拟研究所，JARA，于利希研究中心有限公司，德国于利希，3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS)，苏黎世联邦理工学院，瑞士卢加诺，4 神经计算单元，冲绳科学技术研究生院，日本冲绳，5 机器人与人工智能卓越系，生物机器人研究所，Scuola Superiore Sant'Anna，意大利蓬泰代拉，6 计算机架构与技术系，格拉纳达大学信息与通信技术研究中心，西班牙格拉纳达，7 图像处理研究团队，日本理化学研究所先进光子学中心，和光，8 计算工程应用单元，信息系统与网络安全总部，理化学研究所，日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心
HPC业务概述 - 收获点咨询
在Harvest Point Consulting，我们相信提供超越传统咨询服务的价值。我们的方法将战略咨询与流程优化和数字化转型相结合，以支持您业务在快速变化的环境中的发展。我们与客户紧密合作，以了解他们独特的需求和手工艺解决方案，这些解决方案应对特定的挑战，与战略目标保持一致，并推动可衡量的结果。
加拿大数字研究联盟HPC战略
虽然研究人员的需求涵盖了整个生态系统，涵盖了高级研究计算，从研究软件到研究数据管理，从基础设施到服务，运营，培训，资金和人员关注，但该报告侧重于高级研究计算（ARC）和HPC基础设施需求，并将云计算和敏感的数据解决方案覆盖。在该范围内，战略计划和研究人员社区清楚地阐明了通过在计算加拿大联合会的ARC和HPC基础架构和服务上建立大大扩展国家高级研究计算能力的需求，包括改善可访问性，网络安全，以及扩展存储解决方案，包括长期存储和保存解决方案。值得注意的是，研究者理事会鼓励联盟在其首先达到国内生产总值（GDP）加权计算能力的平均值之内将ARC/HPC计算能力增加一倍。除了增加容量外，还需要解决系统使用效率低下，以提高可用性和最大化投资价值。需要通过培训来提高ARC/HPC系统的可用性，并定制，集成的软件和工作流程，以应对特定的特定需求，例如在数字人文中。需要通过财务可持续的计划来实现ARC/HPC和存储基础设施的投资，该计划考虑基础设施的维护和更新要求。未来状态还需要包括设计和实施降低风险措施以防止服务中断。