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高等教育新战略研究议程蓝图...
• BDVA（大数据价值协会），EuroHPC“研究与创新咨询小组”的另一个私人成员（ETP4HPC 和 BDVA 都将合作制定 EuroHPC 在 HPC 和 HPDA 领域的战略研究与创新议程）； • HiPEAC 和 BDEC，两个项目分别管理欧洲在系统架构和长期大数据和计算趋势方面的专业知识； • HPC 卓越中心和 PRACE，它们为应用用户的需求提供了宝贵的意见； • AIOTI（物联网创新联盟）——我们正在与该组织开展合作，以协调 HPC/HPDA 和物联网领域的建议； • 欧洲处理器计划 (EPI) 作为 EuroHPC 战略的基石，也将为即将到来的 SRA 提供意见。
高等教育新战略研究议程蓝图...
• BDVA（大数据价值协会），EuroHPC“研究与创新咨询小组”的另一个私营成员（ETP4HPC 和 BDVA 都将合作制定 EuroHPC 在 HPC 和 HPDA 领域的战略研究与创新议程）； • HiPEAC 和 BDEC，两个项目分别管理欧洲在系统架构和长期大数据与计算趋势方面的专业知识； • HPC 卓越中心和 PRACE，它们为应用用户的需求提供了宝贵的意见； • AIOTI（物联网创新联盟）——我们正在与该组织开展合作，以协调 HPC/HPDA 和 IoT 领域的建议； • 欧洲处理器计划（EPI）作为 EuroHPC 战略的基石，也将为即将出台的 SRA 提供意见。
最近以 HPC 为中心的 AI 成功案例
Hyperion Research 为高性能计算和新兴技术领域的技术、应用和市场提供数据驱动的研究、分析和建议，帮助全球组织做出有效决策并抓住增长机会。研究包括市场规模和预测、份额跟踪、细分、技术和相关趋势分析，以及用于 HPC 和 HPDA（高性能数据分析）的多用户技术服务器技术的用户和供应商分析。我们通过关注政府、工业、商业和学术界的关键市场和技术趋势，为用户、供应商和 HPC 社区的其他成员提供思想领导力和实用指导。
预测的混合学习方法... - PHM 协会
在数十年的数据收集过程中，人们试图利用基于状态维护 (CBM) 方法中的运行时间序列数据来优化军用车辆的生命周期管理和可靠性、可用性和可维护性 (RAM)，但遇到了许多障碍。这些障碍困扰着民用地面车辆、飞机和其他复杂系统的类似方法。运行数据的分析至关重要，因为它代表着对系统状态的连续记录。将基本的数据分析应用于运行数据可以提供诸如燃料使用模式或观察到的一辆车辆甚至一个车队的可靠性等见解。但是，监测这些数据的趋势并分析其随时间变化的模式可以深入了解车辆、复杂系统或车队的健康状况，预测平均故障时间或汇编物流或生命周期需求。由于从车辆传感器收集的数据量巨大，数据中观察到的集群与故障或计划外维护事件之间缺乏关联，以及时间序列数据的无监督学习技术不足，因此在运营时间序列数据集上进行此类高性能数据分析 (HPDA) 一直很困难。我们提出了一种在车辆运行数据中发现模式的方法，该方法确定了预测即将发生故障的可能性的模型，称为基于参数的指标 (PBI)。我们的方法是一个数据驱动的应用程序
人工智能和机器学习加速器调查和趋势
与去年一样，初创公司和老牌科技公司发布、发布和部署人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 加速器的新步伐一直不大。这并非不合理；许多发布加速器报告的公司都花了三到四年的时间研究、分析、设计、验证和确认其加速器设计权衡，并构建软件堆栈来对加速器进行编程。对于那些发布了加速器后续版本的公司来说，他们报告的开发周期更短，尽管至少也需要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深度神经网络 (DNN) 模型，应用空间从超低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心规模训练，而作为现代计算向机器学习解决方案的更大规模工业和技术转变的一部分，对定义市场和应用领域的竞争仍在继续。人工智能生态系统汇集了嵌入式计算（边缘计算）、传统高性能计算（HPC）和高性能数据分析（HPDA）的组件，这些组件必须协同工作才能有效地为决策者、作战人员和分析师提供使用能力 [1]。图 1 捕获了此类端到端人工智能解决方案及其组件的架构概览。在图 1 的左侧，结构化和非结构化数据源提供了实体和/或现象学的不同视图。