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量子计算和 HPC
摘要 — 我们分析了自然语言处理和计算机视觉机器学习中使用的数据集大小的增长，并使用两种方法进行推断；使用历史增长率和估算未来预测计算预算的计算最佳数据集大小。我们通过估算未来几十年互联网上可用的未标记数据的总存量来研究数据使用量的增长。我们的分析表明，高质量语言数据将很快耗尽；可能在 2026 年之前。相比之下，低质量语言数据和图像数据的存量要晚得多才会耗尽；2030 年至 2050 年之间（低质量语言）和 2030 年至 2060 年之间（图像）。我们的研究表明，如果数据效率没有大幅提高或没有新的数据源可用，依赖海量数据集的 ML 模型不断增长的当前趋势可能会放缓。
集成 HPC、AI 和工作流以进行科学数据分析
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
带有 RDMA 的 AI/ML/存储/HPC 无损网络
现代 AI 应用程序需要高带宽、无损、低延迟、可扩展、多租户网络，该网络可以以 100Gbps、200 Gbps、400Gbps、800Gbps 及更高的速度互连数百和数千个 GPU。Arista EOS Ⓡ（可扩展操作系统）提供了实现优质无损、高带宽、低延迟网络所需的所有工具。EOS 支持流量管理配置、可调整的缓冲区分配方案以及使用 PFC 和 DCQCN 来支持 RoCE 部署。如果无法了解网络缓冲区利用率，则配置适当的 PFC 和 ECN 阈值可能会很困难。Arista EOS 提供了一种称为延迟分析器 (LANZ) 的简单解决方案，它可以通过实时报告跟踪接口拥塞和排队延迟。这有助于将应用程序的性能与网络拥塞事件关联起来，从而可以最佳地配置 PFC 和 ECN 值以最适合应用程序的要求。
Al Hathboor Bikal.ai：实现 HPC 和 AI 访问的民主化
2023 年 9 月 2 日——Al Hathboor Bikal.ai FZC (AHB.ai) 是一家位于阿拉伯联合酋长国沙迦的产品开发公司。该公司使用人工智能。
迈向先进计算架构：HPC + AI +Q
高性能计算和大规模架构领域的研究员。他是桑坦德工业大学 (UIS) 高性能和科学计算中心 (SC3UIS) 的主任。他共同创立并组织了拉丁美洲高性能计算会议 (CARLA) 和超级计算和分布式系统露营学校 (SCCAMP)。如今，他是拉丁美洲和加勒比地区高级计算系统 (SCALAC) 的总主席，也是高级计算国际合作委员会的成员，主要在 HPC 和高级计算领域。他发表了关于高级计算、计算新趋势和并行性的研究论文。他曾在法国担任 DJ。关注社交网络。Carlos Jaime 是一名自由式滑雪运动员。
最终报告 HPC Peak Construction - 2024 年 11 月
1. 审查 HPC 研究 1 建议的实施情况 对 2019 年 HPC 研究 1 建议的后续措施的审查涵盖了填补 HPC 监测组织和数据来源空白的行动。总之，HPC 项目的许多关键影响的数据仍然具有良好的可用性和连续性，主要通过 EDF Energy (EDFE) 通过社会经济咨询小组 (SEAG) 和交通审查小组 (TRG) 的报告以及通过各种社区论坛。然而，对于一些 2019 年的建议，进展似乎比较复杂。例如，虽然在组织住宿监测和环境监测方面似乎取得了进展，但仍然很少有可公开的环境数据。每六个月一次的劳动力调查中，分类就业信息的可用性也持续受到限制。行政问题，包括萨默塞特当局的重组，最初推迟了数据的公开，现在已基本得到解决。
内存耦合计算：创新 HPC 和 AI 的未来
Kwon 等人，基于 HBM2 的 20nm 6GB 内存函数 DRAM，配备 1.2TFLOPS 可编程计算单元，采用库级并行，适用于机器学习应用，ISSCC 2021
超级计算机 Fugaku 的 HPC 和 AI 计划及未来展望
AI 技术的发展对于实现日本科技政策中宣布的“Society 5.0”不可或缺。随着这种发展的进行，AI 学习所需的计算资源不断增加。通过 K 计算机和超级计算机 Fugaku（以下简称 Fugaku）的开发，富士通一直提供具有丰富计算资源的高性能计算 (HPC) 系统。现在，为了利用 HPC 系统丰富的计算资源进行 AI 学习，我们正在与 RIKEN 合作在 Fugaku 上开发 AI 基础设施。本文介绍了我们与 RIKEN 联合在 Fugaku 上测试和评估 AI 相关软件性能的当前状态以及我们未来在 HPC 和 AI 方面的工作。
通过 HPC 技术许可实现经济高效的碳捕获
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HPC/AI 市场结果和高增长领域
• 传统 HPC • AI：ML、DL、LLM 和大规模 AI • 云计算 • 量子计算 • 存储和大数据 • 互连 • 软件和应用程序 • 电源和冷却 • 使用 HPC 的投资回报率 (ROI) 和 ROR • 跟踪所有处理器类型和增长率 • 研发和工程——所有类型的高科技 • 边缘计算 • 人员配备和供应链问题