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生命周期评估整合到可扩展的开放 -
技术：•蒸汽甲烷改革（参考）：H 2通过天然气的蒸汽甲烷改革生成合成气，然后是H 2。（基线）•固体氧化电解（SOE）：H 2通过电解在具有固体氧化物/陶瓷电解质的燃料电池中产生（ADV：高效率）。•聚合物 - 电解质 - 膜电解（PEME）：H 2通过固体聚合物电解质的细胞中的电解生成（ADV：低重量和体积）。
可扩展的无 MatMul 语言建模 - Yu Zhang
矩阵乘法 (MatMul) 通常占据大型语言模型 (LLM) 总体计算成本的主导地位。随着 LLM 扩展到更大的嵌入维度和上下文长度，这一成本只会增长。在本研究中，我们证明了 MatMul 操作可以完全从 LLM 中消除，同时在十亿参数规模下保持强劲性能。我们的实验表明，我们提出的无 MatMul 模型的性能与最先进的 Transformer 相当，后者在推理过程中需要更大的内存，并且参数规模至少高达 27 亿。我们研究了缩放规律，发现我们的无 MatMul 模型与全精度 Transformer 之间的性能差距随着模型规模的增加而缩小。我们还提供了该模型的 GPU 高效实现，与未优化的基准相比，在训练期间可将内存使用量降低高达 61%。通过在推理过程中使用优化的内核，与未优化的模型相比，我们的模型的内存消耗可减少 10 倍以上。为了准确量化我们架构的效率，我们在 FPGA 上构建了一个定制的硬件解决方案，该解决方案充分利用了 GPU 无法处理的轻量级运算。我们以 13W 的功耗处理了数十亿参数规模的模型，其吞吐量远超人类可读的吞吐量，使 LLM 的效率更接近人脑的水平。这项工作不仅展示了 LLM 在保持高效性能的同时可以精简到何种程度，还指出了未来加速器在处理下一代轻量级 LLM 时应针对哪些类型的运算进行优化。我们的代码实现可在 https://github.com/ridgerchu/matmulfreellm 获取。
预测痴呆症和帕金森氏病相关的皮质下区域中的脑铁沉积：英国生物库中的遗传和观察分析
Artificial Intelligence Applied to Electrocardiographic Images for Scalable Screening of Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy Veer Sangha BS 1,2 , Evangelos K Oikonomou MD, DPhil 1 , Rohan Khera MD, MS 1,3,4,5 1 Section of Cardiovascular Medicine, Department of Internal Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA 2 Department of Engineering Science,牛津大学，牛津大学，英国牛津大学3号健康信息学部，耶鲁大学公共卫生学院，纽黑文，CT 4生物医学信息学和数据科学部。智能，心电图，经甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病，机器学习，卫生技术通讯：Rohan Khera，MD，MS 195 Church Street，Church Street，6楼6楼，纽黑文，CT 06510 Rohan.khera.khera@khera@yale.edu.edu
以效率，可伸缩性，性能为Gen AI带来选择
来源Intel测量的结果与H100数据源：https：//github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列：128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件：两个Intel Gaudi 3 AI加速器（128 GB HBM）与两个NVIDIA H100 GPU（80 GB HBM）； 。软件：Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息，请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
使用基础模型编程构建更可靠、更可扩展的 AI 系统
语言模型 (LM) 用作大型程序的构建块，正在改变我们构建 AI 系统的方式。尽管人们投入大量资金将 LM “整合”为独立的通用系统，但面向用户的 LM 却不断捏造陈述并犯下根本性的推理错误，同时带来了巨大的成本。我的工作建立了基础模型编程，这是构建可靠且可扩展的 AI 系统的另一种范例。在其中，我们构建了多步骤程序，利用检索模型和 LM 作为模块，我们为这些模块分配范围明确但模糊的计算，例如检索、分解、合成和评分。然后，我们可以编译这些程序，即自动将它们转换为优化的提示或微调 LM 的策略，以最大限度地提高系统级质量并最大限度地降低成本。通过这种方式，我的研究推动了文档检索、问答、事实核查、信息对话和其他知识密集型自然语言处理 (NLP) 任务的最新发展。
博士职位：科学机器学习应用的可扩展培训算法
科学机器学习（SCIML）通过简化计算建模并提供具有成本效益的替代模型，从而显着增强了传统的数值方法。尽管有这些优势，但SCIML代理的训练阶段仍然在计算上仍然昂贵，从而限制了它们在现实世界，多尺度和多物理学，工程问题中的适用性。这个博士学位项目旨在通过为利用多级技术和/或域分解方法开发新颖的培训算法来解决这一局限性。重点将放在设计创新的优化器，调查各种网络分解以及实施有效的并行化策略以提高可扩展性和降低计算成本。
Sophie：使用光学地址的相位更改内存
摘要 - 问题是在统计物理，电路设计和机器学习等各个领域中普遍存在的非确定性多项式（NP-HARD）问题。它们对传统算法和art虫提出了重大挑战。研究人员最近开发了自然启发的Ising机器，以有效解决这些优化问题。可以将许多优化问题映射到Ising模型，物理定律将使Ising机器朝解决方案驱动。但是，现有的Ising机器遭受可伸缩性问题的损失，即，当问题大小超过其身体容量时，性能下降。在本文中，我们提出了索菲（Sophie），这是一种基于可扩展的光相变位数（OPCM）的ISIN引擎。索菲（Sophie）构建建筑，算法和设备优化，以应对Ising机器中的可扩展性挑战。我们使用2.5D集成来构建Sophie，在其中我们集成了控制器chiplet，dram chiplet，激光源和多个opcm chiplets。Sophie利用OPCM有效地执行矩阵矢量乘法。我们在体系结构级别的对称瓷砖映射减少了OPCM阵列区域的大约一半，从而增强了Sophie的可扩展性。我们使用算法优化来有效处理无法适应硬件约束的大型问题。具体来说，我们采用了一种对称的本地更新技术和随机全局同步策略。这两种算法方法将大问题分解为孤立的瓷砖，减少计算要求，并最大程度地减少索菲的通信。我们应用设备级优化以采用修改后的算法。这些设备级优化包括采用双向OPCM阵列和双重元素类似物到数字转换器。Sophie比小图上的最先进的光子iSing机器快3×，比基于FPGA的大型设计快125倍。Sophie减轻了硬件容量的限制，为解决ISING问题提供了可扩展且有效的替代方案。索引术语 - 光学计算，相变存储器，ISING机器，内存处理
迈向可扩展的量子中继网络
摘要 —本文对量子通信网络中可扩展性挑战和机遇进行了全面研究，目的是确定对网络影响最大的参数以及扩展网络时出现的趋势。我们设计了量子网络的模拟，该网络由由捕获离子量子比特组成的路由器节点组成，并由贝尔状态测量 (BSM) 节点形式的量子中继器分隔。这样的网络有望安全地共享量子信息并实现高功率分布式量子计算。尽管前景光明，但量子网络仍因噪声和操作错误而遇到可扩展性问题。通过模块化方法，我们的研究旨在克服这些挑战，重点关注扩展节点数和分离距离的影响，同时监测由退相干效应引起的低质量通信。我们的目标是找出网络中对于推进可扩展、大规模量子计算系统至关重要的关键特征。我们的研究结果强调了几个网络参数对可扩展性的影响，突出了对中继器数量和产生的纠缠质量之间权衡的关键见解。本文为未来探索优化量子网络设计和协议奠定了基础。
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合作伙伴芬兰红十字会，肯尼亚红十字会和县政府。持续时间为45天估计日期为07.10.2024 - 15.11.2024地理位置Garissa，Tana River和Turkana县。目标人群社区成员和相关利益相关者可交付成果详细介绍了拟议的方法论和工作计划，应获得公认的ERB批准的协议，最终研究报告，促进调查结果传播以及发表手稿。学习管理团队KRCS MEA＆L＆计划团队，芬兰RC2。背景信息肯尼亚面临着与多种危害有关的反复挑战，包括洪水，沙漠蝗虫入侵，流行病和气候变化引起的干旱。这些危害对脆弱的人群有严重的影响，造成经济损失，增加贫困和发展中的挫折。
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。