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能源转型：规模化之路
1.优先考虑基础设施脱碳：目前的大部分住房存量和建筑环境将在未来几年内陪伴我们，现在开始减少它们的碳足迹非常重要。同样，许多能源项目的平均寿命为 20 年至 40 年，因此在长期项目范围内规划降低碳和其他温室气体排放非常重要。1 现在采取行动捕获排放比将这一过程推迟到明天具有更重要的意义。例如，应用标准时间价值原则表明，2050 年每年捕获 100 万公吨碳相当于今天每年仅捕获 0.35 万公吨，强调其巨大的时间价值。2
大规模人工智能训练
大规模 AI 训练需要尖端技术来最大限度地发挥 GPU 的并行计算能力，以处理数十亿甚至数万亿个 AI 模型参数，这些参数需要使用呈指数级增长的海量数据集进行训练。利用 NVIDIA 的 HGX™ H100 SXM 8-GPU/4-GPU 和最快的 NVLink™ 和 NVSwitch™ GPU-GPU 互连（带宽高达 900GB/s），以及最快的 1:1 网络到每个 GPU 进行节点集群，这些系统经过优化，可在最短的时间内从头开始训练大型语言模型。通过全闪存 NVMe 完成堆栈以实现更快的 AI 数据管道，我们提供带有液体冷却选项的完全集成机架，以确保快速部署和流畅的 AI 训练体验。
教育创新与规模问题*
David K. Cohen 和 Deborah Loewenberg Ball 教育学院和公共政策学院 密歇根大学 密歇根州安娜堡 2006 年 1 月 * 将于 2006 年由 Rowman 和 Littlefield 出版，收录于名为《原则上的扩大》的卷中。本文的早期草稿是在 2003 年的一次会议（“概念化扩大”）上提出的，该会议由芝加哥大学数据研究与开发中心赞助，并由美国国家科学基金会支持，与跨机构研究计划 (IERI) 有关。本文中的想法很大程度上归功于我们与 Karen Gates、Joshua Glazer、Simona Goldin 和 Donald Peurach 的合作，他们都是密歇根大学教学改进研究的同事。我们特别感谢 Donald Peurach 和 Simona Goldin 对本文草稿所做的改进。
超级和量子量表
HPC，AI和ML ActivesCale与WEKA文件系统完全集成。WEKA文件系统是一个闪存优化的规模输出文件系统，可在基于NVME的SuperMicro服务器群体上运行，用于HPC，人工智能和机器学习工作负载的领导性能。WEKA使用本地NVME存储提供高性能，低延迟和一致的响应时间。WEKA文件系统可以使用ActiveScale对象存储（基于超级服务器）作为辅助存储资源，以较低的成本存储大量信息。数据归档和长期保留策划，通过ActiveScale在线巩固和维护冷数据资产，以低成本，易于访问和长期保护。ActivesCale支持基于磁盘的数据存储层，用于快速访问活动数据，以及一个冷的，基于磁带的数据存储层，用于较低的成本存储，保护和在线访问大量数据。
大规模构建可持续的通道
1 服务的患者数量是使用内部销售数据（2023 年在所有市场销售的剂量总量，与 IQVIA 标准单位一致）除以估计的每位患者使用量计算得出的估计值，该估计值基于 Viatris 医疗事务部根据批准的标签适应症和使用说明、当前国际指南建议和临床实践中的常见用法估计的治疗剂量、治疗持续时间和治疗依从性。使用多种 Viatris 药物的患者可算作多名患者。考虑到已完成和即将进行的资产剥离，并考虑到上述患者使用因素的可接受替代方案，我们进行了某些调整，并四舍五入到最接近的亿。估计值可能会被重新评估。
芯片级评论 5 月
硅光子学已成为一个有前途的平台，可满足下一代数据中心、先进计算以及 5G/6G 网络和传感器对高速数据传输、低功耗和低延迟日益增长的需求。硅光子学市场在过去几年中大幅扩张，预计未来五年的复合年增长率 (CAGR) 将达到 26.8% [1]。尽管通过使用标准半导体量产工艺和现有基础设施，硅光子学的晶圆制造能力已经非常先进，但硅光子学的封装和测试仍然落后，缺乏生产可扩展性，这限制了硅光子学的更广泛部署。本文介绍了光子凸块技术，这是一种新的晶圆级光学元件实现，具有可扩展的封装和测试能力。光子凸块相当于电焊凸块，有可能将硅光子学与标准半导体晶圆制造和封装线结合起来，从而弥合硅光子学向大批量制造的差距。