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NHPC TE-TE GATE 2023-WEB.CDR
NHPC（包括其JVS/子公司）目前正在构建15个项目，总安装容量为10449 MW，其中包括三个水力发电项目，即 div> div>Subansiri Lower Hep（2000 MW）和Dibang多用途项目（2880 MW）在喜马al尔邦的Arunachal Pradesh和Parbati-II HEP（800 MW），三个太阳能项目，总计1000 MW在MNRE，CPSU，CPSU，GUJARAT（600 MW）的CPSU计划，RAJASRRA和RAJASNAN（RAJASRRA）（RAJASRRA）（300 MW） Pradesh(100MW) by NHPC, whereas six Hydroelectric projects and three Solar projects are being executed by Subsidiaries / JV Companies of NHPC namely Pakal Dul HE Project (1000 MW), Kiru HE Project (624 MW) & Kwar HE Project (540 MW) in UT of J&K by CVPPL, Ratle HE Project (850 MW) in UT of J&K由RHPCL，Teesta-Vi He Project（500 MW）在锡金（500 MW），lthpl，rthpl，rangit-iv He Project（120 MW），锡金（JPCL），JPCL，88 MW在Omkareshwar Project of Omkareshwar Project＆8 MW Sanchi Solar PV植物中的88 MW浮动太阳能PV Project在M.P和Kalp solar of M.P solar pv solar solar solar solar solar solar solar solar solar provest and solar solar solar solar provest（ Bsul在UP中正在建设39兆瓦。
总理为 NHPC 作为 REIA 实施的 380 兆瓦太阳能项目举行揭幕仪式，并为 1200 兆瓦 Jalaun 超级可再生能源项目奠基
印度总理纳伦德拉·莫迪为印度国家电力公司 (NHPC) 作为可再生能源实施机构实施的 380 兆瓦太阳能项目（位于拉贾斯坦邦斋沙默尔区 Nimba 村和 Magre ki Dhani 村）揭幕，并为 BSUL（NHPC 与 UPNEDA 的合资企业）1200 兆瓦 Jalaun 超级可再生能源发电园区在特伦甘纳邦阿迪拉巴德奠基。这些项目将为实现印度政府雄心勃勃的可再生能源容量增加目标提供重要推动力。380 兆瓦太阳能项目由“M/s Altra Xergi Power Private Limited”（M/s O2 Power SG Pvt Ltd 的特殊目的公司）开发，采用包括高效双面组件在内的最新技术，总投资额为 211.5 亿卢比。 NHPC（MNRE 的可再生能源执行机构）作为“中间采购商”采购该项目的全部发电量，以背对背方式出售给 MPPMCL-Madhya Pradesh。该项目每年将产生约 7.93 亿单位的绿色电力，并且该项目在其生命周期内将抵消 1600 万公吨的二氧化碳排放量。
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。
高性能计算 (HPC) 安全
权力 本出版物由 NIST 根据其在 2014 年《联邦信息安全现代化法案》（FISMA）、44 USC § 3551 等、公法（PL）113-283 下的法定职责制定。NIST 负责制定信息安全标准和指南，包括联邦信息系统的最低要求，但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准，此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 的要求。本出版物中的任何内容均不得与商务部长根据法定权力强制联邦机构遵守的标准和指南相抵触。这些指南也不得解释为改变或取代商务部长、OMB 主任或任何其他联邦官员的现有权力。非政府组织可以自愿使用本出版物，并且在美国不受版权保护。但如果您注明来源，NIST 将不胜感激。
高级数据科学家在CHPC全国会议上演讲
会议是根据“机器学习，云和量子计算：HPC的不断变化的景观”召集的。该主题探讨了高性能计算如何扩展到大规模模拟和实验数据的高吞吐量处理之外的活动。现在，这些模型从大数据集中得出的机器学习模型将其连接起来，在模式识别和生成模型的模拟模仿方面取得了显着的成功。在硬件边界上，量子计算具有异国情调的处理潜力，而商品企业计算将云计算的灵活性带入了HPC。会议是由高性能计算中心（CHPC）在南非（DIRISA）的数据密集研究计划和南非国家研究与教育网络（Sanren）的支持下组织的。Maoyi博士的演讲解释了如何在CHPC上处理Saprin的数据，描述了数据存储库的当前状态，并强调了将来Saprin HDSS数据科学平台的愿景。Maoyi博士将会议描述为一个必不可少的平台，允许代表们深入了解该领域角色参与者的工作和发展。
基于 SFQ 的片上数字读数用于 HPC-QC 集成
完全集成的量子计算架构 • >8-16 倍更高的复用率，消除了开销 • 内置错误校正 • 降低 1,000 倍的能量和热量耗散 • >10 倍更快的时钟速度 + 更低的延迟 • 降低 128 倍的控制脉冲复杂度 • 超导制造商业化就绪 • 系统组件便宜 400 倍
通过 HPC 技术许可实现经济高效的碳捕获
本演示文稿中包含的信息可能包含与公司业务、财务表现和业绩和/或公司所在行业有关的某些前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及未来情况和结果以及其他非历史事实的陈述，有时以“相信”、“期望”、“预测”、“打算”、“项目”、“计划”、“估计”、“目标”、“预见”、“预期”、“目标”和类似表述来表示。本演示文稿中包含的前瞻性陈述，包括公司或引自第三方来源的假设、意见和观点，仅为意见和预测，受风险、不确定性和其他因素的影响，这些因素可能导致实际事件与任何预期发展存在重大差异。无法保证此类前瞻性陈述所依据的假设没有错误。
HPCNeuroNet：利用变压器增强型脉冲神经网络推进神经形态音频信号处理
摘要 —本文提出了一种神经形态音频处理的新方法，将脉冲神经网络 (SNN)、Transformers 和高性能计算 (HPC) 的优势整合到 HPCNeuroNet 架构中。利用英特尔 N-DNS 数据集，我们展示了该系统处理多种语言和噪声背景下的不同人类声音录音的能力。我们方法的核心在于将 SNN 的时间动态与 Transformers 的注意机制相融合，使模型能够捕捉复杂的音频模式和关系。我们的架构 HPC-NeuroNet 采用短时傅里叶变换 (STFT) 进行时频表示，采用 Transformer 嵌入进行密集向量生成，采用 SNN 编码/解码机制进行脉冲序列转换。通过利用 NVIDIA 的 GeForce RTX 3060 GPU 和英特尔的 Core i9 12900H CPU 的计算能力，系统的性能得到进一步增强。此外，我们在 Xilinx VU37P HBM FPGA 平台上引入了硬件实现，针对能源效率和实时处理进行了优化。所提出的加速器在 100 MHz 下实现了 71.11 千兆操作每秒 (GOP/s) 的吞吐量，片上功耗为 3.55 W。与现成设备和最新最先进实现的比较结果表明，所提出的加速器在能源效率和设计灵活性方面具有明显优势。通过设计空间探索，我们提供了优化音频任务核心容量的见解。我们的发现强调了集成 SNN、Transformers 和 HPC 进行神经形态音频处理的变革潜力，为未来的研究和应用树立了新的标杆。
HPC/AI市场结果和高增长领域
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