XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScalability
面向语义数据容器管理的可扩展性指南
语义技术有助于创建和管理概念模型（也称为本体），并将概念模型应用于大规模和分散的信息系统，以促进对数据和元数据的共同理解。语义数据容器管理是一种基于本体的方法，用于组织数据集并自动发现满足特定信息需求的数据集 [8]。语义数据容器方法目前正在空中交通管理 (ATM) 领域的合作研究项目 BEST (http://project-best.eu) 中开发。语义容器由数据项和元数据组成，它们提供了数据项要成为语义容器的一部分所要满足的成员条件的高级描述。成员条件通常描述数据项的地理空间和时间范围，
面向语义数据容器管理的可扩展性指南
语义技术有助于创建和管理概念模型（也称为本体），并将概念模型应用于大规模和分散的信息系统，以促进对数据和元数据的共同理解。语义数据容器管理是一种基于本体的方法，用于组织数据集并自动发现满足特定信息需求的数据集 [8]。语义数据容器方法目前正在空中交通管理 (ATM) 领域的合作研究项目 BEST (http://project-best.eu) 中开发。语义容器由数据项和元数据组成，它们提供了数据项要成为语义容器的一部分所要满足的成员条件的高级描述。成员条件通常描述数据项的地理空间和时间范围，
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
MPI+OpenMP 任务可扩展性，适用于人类大脑的多形态模拟
模拟人脑行为是当今最雄心勃勃的挑战之一，其重要应用无穷无尽。我们可以在美国、欧洲和日本找到许多不同的计划，它们试图实现这一具有挑战性的目标。在这项工作中，我们专注于最重要的欧洲计划（人脑计划）以及该项目开发的模型之一。该工具通过计算神经元形态的电压电容来模拟神经网络中触发的尖峰，是当今最精确的模拟器之一。在目前的研究中，我们评估了在此框架上使用 MPI + OpenMP 任务。我们证明，即使计算每个节点相对较低的工作负载（神经元数量），这种方法也能够实现良好的扩展。我们的目标之一不仅是实现高度可扩展的实现，而且还要开发一种具有高度抽象性的工具，而不会通过使用 MPI + OpenMP 任务来失去控制和性能。这项工作的主要动机是评估这种在多形态神经网络上的尖端模拟。模拟大量完全不同的神经元是一项重大挑战。事实上，在多形态模拟中，我们发现节点之间存在严重的不平衡，这主要是由于神经元之间的差异，导致可用资源的严重利用不足。在这项工作中，作者提出并评估了处理这个问题的机制，并大大减少了这种模拟的时间。
Alya tor exascale：使用psctoolkit
摘要在本文中，我们描述了Alya代码的升级，并在数值过程的每个时间步骤中都可以在压力场计算中实现可靠性，效率和可扩展性，以求解不可压缩的Navier-Stokes方程的大型涡流模拟公式。我们在Alya的内核中开发了一个软件模块，以接口当前版本的PSCToolKit中包含的库，PSCToolKit（稀疏线性系统的迭代解决方案）在并行分布式内存计算机上，由Krylov meths构造，并耦合到代数Multigridigrid promigrid Preponditioners。该工具包在EOCOE-II项目中经历了各种扩展，其主要目标是面对Exascale挑战。在风电场应用中对气流模拟的现实基准测试结果表明，PSCToolKit求解器在Alya内核中可用的可伸缩性和并行效率方面可用的共轭梯度方法的原始版本明显胜过，并且代表了将Alya Code移至Exascale的非常有希望的软件层。
推进区块链可扩展性：第 1 层和第 2 层解决方案简介
摘要 —比特币的崛起使区块链技术成为主流，放大了其潜力和广泛用途。虽然比特币已经变得非常出名，但其交易率并没有相应提高。挖掘一个区块并将其添加到链中仍然需要大约 10 分钟。这一限制凸显了寻求解决低吞吐量交易率的扩展解决方案的重要性。区块链的共识机制使点对点交易变得可行，并有效地消除了对集中控制的需求。然而，正如我们提到的比特币的区块创建率，与集中式网络相比，分散式系统也导致速度和吞吐量较低。为了解决这些问题，已经实施了两种主流的扩展解决方案，即第 1 层扩展和第 2 层扩展。第 1 层可扩展性的增强发生在传统区块链运行的地方。本文深入研究了第 1 层协议的组件以及直接改进底层区块链的扩展方法。我们还指出，尽管由于第 1 层存储成本高且延迟高，第 1 层解决方案仍存在固有的局限性，尽管已经进行了改进。此外，我们还讨论了第 2 层协议，即高级可扩展性技术，通过处理主网外的交易来提升区块链性能。我们的研究结果表明，第 2 层协议及其各种实现（例如汇总和通道）在交易吞吐量和效率方面明显优于第 1 层解决方案。本文详细讨论了这些第 2 层扩展方法，旨在让读者全面了解这些协议及其有效性的底层逻辑。关键词 密码学、区块链、可扩展性、Web3
通过切割增强量子电路的可伸缩性
在NISQ时代，量子算法仅限于宽度和深度降低的电路。混合经典量子算法，例如变分量子算法（VQAS），旨在通过反复运行浅参数化电路来解决深度瓶颈问题。但是，可用QPU中的QPU和古典计算机中的内存数量仍然限制了VQAS的适用性。为了构建高性能量子计算环境，我们将HPC技术与门切割相结合以增强可扩展性。以这种方式，我们可以依次执行量子电路较少的量子电路的一部分，或在单独的计算机中并行执行。在这里，我们仅使用适用于玩具模型和VQA的准概率分解来模拟仅使用局部门模拟两倍的门。此方法引入了所需执行次数的开销，但对于低深度量子电路，例如变化量子eigensolver（VQE）电路可能是合理的。我们探讨了在VQE问题中切割门的潜力，首先是减少噪声对基态能量的影响，其次是仿真资源。
解开LEO网络可伸缩性的物理空间限制
抽象的低地球轨道（LEO）卫星网络正在进行爆炸性扩展，以便为地球上任何地方的数量用户提供高速互联网。然而，作为一个网络物理网络，LEO网络的可持续扩展遭到了其苛刻，拥挤和不平衡的物理环境的影响。该立场论文对LEO网络的可伸缩性进行了两个物理约束：拥挤的外层空间的卫星安全距离的扩展限制，以及统一LEO网络能力供应供应与地理位置非统一的全球用户需求的规模限制。传统的网络研究对这些物理缩放限制的关注较少，这可能意味着呼吁进行网络物理共同设计，以帮助LEO网络在受到挑战的太空环境中发展。
快速眼动睡眠行为障碍
摘要 - 尽管近年来区块链系统取得了巨大的成功，但区块链仍然很难提供与集中财务系统相同的延迟和吞吐量。此问题的核心在于共识协议的效率低下。在本文中，我们提供了一项有关改善区块链可扩展性的最新努力的调查。 我们专注于层 - 第二个协议，例如支付通道网络和交易汇总，这些协议是处理链外计算的，并且仅将共识用于争议解决。 层 - 第二个协议被提出以处理次秒延迟和减少费用的微交易，从而使区块链的扩展。 这项工作的大部分都解决了支付渠道网络的开放挑战，例如付款路由，频道重新平衡，网络设计策略，安全性和隐私，付款计划，拥塞控制，模拟器和对轻节点的支持。 我们还将一部分专门用于基于智能合同的交易汇总的现有实现。 我们的工作使最先进的层 - 第二个协议系统化，为将来的进步铺平了道路。 索引项 - 窗口链，支付频道网络，汇总。在本文中，我们提供了一项有关改善区块链可扩展性的最新努力的调查。我们专注于层 - 第二个协议，例如支付通道网络和交易汇总，这些协议是处理链外计算的，并且仅将共识用于争议解决。层 - 第二个协议被提出以处理次秒延迟和减少费用的微交易，从而使区块链的扩展。这项工作的大部分都解决了支付渠道网络的开放挑战，例如付款路由，频道重新平衡，网络设计策略，安全性和隐私，付款计划，拥塞控制，模拟器和对轻节点的支持。我们还将一部分专门用于基于智能合同的交易汇总的现有实现。我们的工作使最先进的层 - 第二个协议系统化，为将来的进步铺平了道路。索引项 - 窗口链，支付频道网络，汇总。
Agnes Intelligence 使用 Checkmk 确保其 AI 平台的可扩展性
由于公司发展迅速，IT 团队必须扩展 IT 环境，同时还要确保高水平的安全性。在几分钟内扩展而不影响用户体验的能力至关重要，尤其是在对新潜在客户进行测试时。IT 团队正在寻找一种高度可扩展的监控工具，该工具提供多种现成的功能，并且还支持动态 IT 资产。Agnes Intelligence 是一家早期创业公司