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6G中的及时和大规模沟通：实用主义，学习和推论
摘要-5G扩大了无线系统的传统焦点，以采用两种新的连接类型：超可靠的低延迟和大规模沟通。6G黎明时的技术环境与过去的5G不同，这主要是由于通信节点的智能不断增长。这使一组相关的沟通问题超出了对语义和务实交流的可靠转移。本文在这些新发展的角度将低延迟和大规模沟通向6G进行了演变。首先，语义/务实的通知问题是通过与语言学的相似之处来提出的。我们详细阐述了语义沟通与源/频道编码的信息理论问题的关系，而广义的实时综合设施则在网络物理系统和实时推理的背景下进行。大规模进入大规模闭环通信的演变得到了详细说明，从而使无线传感器和执行器之间的交互式通信，学习和合作能够。
Lightning：一种可重构的光子电子智能网卡，可实现快速、节能的推理
基于机器学习的应用程序的大量增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。我们提出了 Lightning，这是第一个可重构的光子电子智能 NIC，用于满足实时深度神经网络推理请求。Lightning 使用快速数据路径将流量从 NIC 馈送到光子域，而不会产生数字数据包处理和数据移动瓶颈。为此，Lightning 利用了一种新颖的可重构计数动作抽象，可以跟踪每个推理包所需的计算操作。我们的计数动作抽象通过计算每个任务中的操作数将计算控制平面与数据平面分离，并在不中断数据流的情况下触发下一个任务的执行。我们使用四个平台评估 Lightning 的性能：原型、芯片综合、仿真和模拟。我们的原型展示了以 99.25% 的准确率执行 8 位光子乘法累加运算的可行性。据我们所知，我们的原型是频率最高的光子计算系统，能够以 4.055 GHz 的速度端到端处理实时推理查询。我们对大型 DNN 模型的模拟表明，与 Nvidia A100 GPU、A100X DPU 和 Brainwave smartNIC 相比，Lightning 将平均推理服务时间分别加快了 337 × 、329 × 和 42 × ，同时消耗的能量分别减少了 352 × 、419 × 和 54 × 。
NVIDIA AI 推理平台解决方案概述
© 2023 NVIDIA Corporation 及其附属公司。保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、Base Command、BlueField、CUDA、DGX、DGX POD、DGX SuperPOD、Grace、Grace Hopper、Hopper、NVIDIA-Certified Systems、Spectrum、TensorRT 和 Triton 是 NVIDIA Corporation 及其附属公司在美国和其他国家/地区的商标和/或注册商标。其他公司和产品名称可能是与其相关的各自所有者的商标。2730427。9 月 23 日
美光 DDR5 AI 推理工作负载性能
我们的测试表明，使用美光 DDR5 和第四代英特尔至强处理器，以及英特尔® 高级矩阵扩展 (AMX)（一种用于在 CPU 上进行深度学习、训练和推理的新型内置加速器），可为 AI 应用提供必要的计算能力、内存带宽和容量。与 DDR4-3200 相比，美光 DDR5-4800 的内存带宽提高了 2 倍。除了提高数据速率外，美光 DDR5 还增加了两倍的存储体组、突发长度 (BL16) 和改进的刷新方案，可提供比 DDR4-3200 高得多的有效带宽，超出了更高数据速率本身所能实现的效果。与第三代英特尔至强 8380 CPU 相比，最新的第四代英特尔至强 8490H CPU 的核心数量增加了 50%，并改进了缓存架构（即速度和容量），以提高 AI 推理的性能。为了增加 CPU 核心数量，美光 DDR5 增加了突发长度，每个 DIMM 启用两个独立通道，使服务器平台可用的内存通道增加一倍，以实现更多并发操作。
kairos：具有异构云资源的建筑成本效益的机器学习推理系统
在线推论已成为许多业务的关键服务产品，该服务部署在云平台中以满足客户需求。尽管具有收入产生能力，但这些服务仍需要在紧张的服务质量（QoS）和成本预算方面运作。本文介绍了Kairos，这是一个新颖的运行时框架，在满足QoS目标和成本预算的同时，最大化查询吞吐量。kairos设计和实施新技术，以在没有在线探索开销的情况下构建异质计算硬件池，并在运行时最佳地分发推理查询。我们使用行业级机器学习（ML）模型的评估表明，尽管有优于竞争方案的有利实现，可忽略他们的探索台面，但kairos的最佳最佳同质解决方案的吞吐量最高可超过70％。
使用主动推理的赋值学习模型
1简介代理是控制其在环境中的行动和事件的行动。代理是指控制自己的行为，并利用这种感觉控制自己或环境中的事件[1]，[2]。构成学习是跟踪和形成与一个人的代理程度的相关信念[3]的过程。对控制代理（自我和他人）在其环境中的持续注册（自我和他人）促进了个人和团体级别目标指导的行为[4]。而不是二进制概念，代理程度是指代理必须生成或防止事件发生的控制数量。纯粹基于客观经验时，可以将代理商正式作为统计关系或偶然性在代理人产生的动作及其后果/结果（离散变量）之间形式化，每个人都具有存在或不存在的二分法状态。偶然性和相关性在从-1到+1的范围内变化不等：积极的偶然性是在一个动作预测结果时（例如，按下按钮并打开灯），负面的偶然性是指在没有结果的情况下表明没有结果的情况（例如，按按钮关闭或不在范围的情况下），或者不在偏离时，或者不存在偏置的情况。按钮的按下对灯没有影响）。一项广泛用于评估行动结果应急学习的实验任务涉及参与者可以自由执行的动作（所谓的
目标试验模拟以改进从观察数据进行因果推断：是什么、为什么以及如何？
从索赔数据库、登记处和电子健康记录中定期收集的医疗保健数据越来越多地用于回答有关医疗治疗利弊的因果问题。质量足够高的观察性研究可以补充随机试验的结果。例如，观察性研究可以评估临床试验中代表性不足的人群，对干预措施进行头对头比较（而不是与安慰剂进行比较），并调查其他感兴趣的结果。1 不幸的是，许多观察性研究使用有缺陷的设计和分析，引入了可避免的偏见，例如永恒时间偏见。2、3 尽管许多从业者担心观察性研究中的混杂因素，但这些“自我影响”偏见的影响往往要严重得多。4、5
为什么时间推理刺激在人脑中可能失败：一项试验研究
摘要：时间干扰刺激（TIS）旨在通过在深度产生干扰领域来靶向横向电流交替刺激（TAC）期间的深脑区域。尽管在动物和人类模型和刺激研究中已经证明了其调节作用，但缺乏直接的实验证据，因为它在人类中的效用（体内）。在此处，我们直接测试和比较了三种不同的结构：首先，我们执行周围神经和肌肉刺激，将肌肉抽搐定量为读数，其次，我们以磷光感知为替代标记物，将轨道性刺激为替代标记物，第三，我们尝试将Alpha振动的平均功能定为量级的启动力，以量身像为单位。我们发现了在PNS中调制频率上刺激效率的有力证据，但是我们没有发现其在中枢神经系统中效用的证据。可能无法激活中枢神经系统目标的可能原因可能是此处相对较高的激活阈值，也可能是抑制性刺激成分对载体频率干扰调制信号的影响。
培训推理Hybridq和Pysa是开源的...
（a）通过不同量子门对Pauli运营商（Pauli String）产品的示例转换。单个Pauli字符串𝐼（1）𝜎（2）Z z（3）x𝐼（4）𝐼（4）𝐼（5）被Clifford Gate映射到另一个Pauli字符串中，或通过非clifford门的多个Pauli Strings（未显示）的多个Pauli Strings（未显示的系数）映射到另一个Pauli字符串。（b）单个随机电路实例的OTOC C，用𝑈ˆ，n WV中的非克利福德门的数量测量，固定在不同的值下。虚线是数值模拟结果。对于每个电路，在Q B和Q 1的光锥之间的相交中，在随机位置注入非clifford门。插图显示了Q A（黑色未填充的圆圈），Q 1（黑色填充圆圈）和Q B（蓝色填充圆圈）以及获取数据的电路周期的数量。此处以及图。4，省略了误差线，因为采集了足够数量的样本以确保统计不确定性≤0.01（36）。（c）对于不同的N WV，C的平均值𝐶⎯⎯⎯（顶部）和RMS值C的ΔC（底部）。虚线是从（b）中的数值模拟值计算的。（插图）用于实验电路的时间进化运算符中的Pauli字符串的数值计算的Pauli字符串的平均数量。虚线是指数拟合，𝑛p≈20.96𝑁wv。HybrIDQ用于模拟53个Quarbits，该Qubits用32个非克利福德门模拟。
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。