一、背景 芯片产业是一个国家高端制造能力的综合体现,是全球高科技国力竞争的战略制高点。中国高度重视芯片制造业,数字经济发展“十四五”规划提出“提升核心产业竞争力,增加基础软硬件、核心电子元器件、关键基础材料和生产装备供给,确保重点产品国产化”。国家信息化“十四五”规划提出“推动计算芯片、存储芯片创新”,“加强芯片基础理论框架研究,加快超级计算、云计算、物联网、智能机器人等场景的云端、边缘端芯片产品迭代”。
1分子生物学和生物化学系,deMálaga大学,西班牙马拉加29010; amandabulones@mama.es 2地中海和亚热带园艺研究所“ La Mayora”(IHSMA-MAMA-CSIC),西班牙马拉加29010; Noah.fernandez.pozo@csic.es 3植物生殖生物学和先进的Imagaggaggog Laboraty(Bremap),Estacón实验性DelZaidín(EZ-CSIC),18008年,西班牙手榴弹; antoniojesus.kastro@eez.csic.es(A.J.C.); elena.lim@eez.csic.es(E.L.-C。); juandeios.alche@eez.csic.es(J.D.D.D.A。)4 Platforma andluza debioinformática,超级计算和生物启动中心(SCBI),马拉加大学,西班牙马拉加29590; rociobm@uma.es 5大学橄榄树和橄榄油研究所(INUO),大学DeJaén大学,23071 Jaen,西班牙6 Ciber de Enfermedades Raras(Ciberer)Raras(Ciberer)U741,29071 Malaga,29071 (Ibima),Ibima-rare,29010马拉加,西班牙 *通讯:claros@uma.es或gonzalo.claros@ihsm.uma-csic.es;电话。: +34-952-137-284
Rivian Automotive, Inc. Jan – Aug 2023 Machine Learning Intern Champaign, IL • Added new capabilities to optimize real-time image processing in Advanced Driver-Assistance System (ADAS) models • Generated random neural network test cases with respective inputs and outputs using PyTorch • Built end-to-end testing pipeline with Gitlab CI/CD on various deep-learning Models for Rivian hardware platform Synchrony Financial May 2021年至2021年12月,新兴技术实习生 - 信贷创新团队冠军••分析积极的信贷线增加策略,并使用python迁移策略以迁移到企业数据上•验证该策略在迁移之前和之后通过运行模拟和测试研究项目卷积的神经网络和量化fpga for fpga for flun of 202222222222222222年度验证策略相同国家超级计算申请中心
∗我们感谢执行编辑Kurt Mitman和两名匿名裁判的极其有价值的组合和建议。We are very grateful to Pratyuksh Bansal, Yongyang Cai, Thomas Lontzek, Alena Miftakhova, Rick van der Ploeg, Karl Schmedders, Christian Tr¨ager, Takafumi Usui, Frank Venmans as well as seminar participants at the University of Lausanne, the University of Zurich, and various conferences and workshops for very useful con- versations and 评论。这项工作得到了瑞士国家科学基金会(SNF)的支持,“经济政策可以减轻气候变化?”和瑞士高级科学计算平台(PASC),在项目ID下,“计算在现代HPC平台上的异质宏观宏观宏观宏观宏观宏观型”,用于研究支持和瑞士国家范围内的9.99的 西蒙·谢德格尔(Simon Scheidegger)感谢宾夕法尼亚大学经济学系的财务支持。西蒙·谢德格尔(Simon Scheidegger)感谢宾夕法尼亚大学经济学系的财务支持。
a 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所(INM-7) b 德国杜塞尔多夫大学海因里希-海涅医学院系统神经科学研究所 c 法国塞尔吉巴黎大学理论与建模实验室,CNRS,UMR 8089,塞尔吉-蓬图瓦兹 cedex 95302 d 德国于利希研究中心于利希超级计算中心(JSC)高级模拟研究所 e 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所(INM-1) f 新加坡国立大学睡眠与认知中心、转化磁共振研究中心和 N.1 健康研究所 g 新加坡国立大学电气与计算机工程系 h 美国马萨诸塞州查尔斯顿麻省总医院 Martinos 生物医学成像中心 i 新加坡综合科学与工程项目(ISEP)
(苏黎世联邦理工学院,2024 年 9 月 17 日)9 月 14 日,位于卢加诺的瑞士国家超级计算中心 (CSCS) 推出了他们最新的技术奇迹——“Alps”超级计算机。“Alps”目前是全球最快的计算机之一,是科学界、公共部门和工业界共同努力的成果。苏黎世联邦理工学院和保罗谢尔研究所等机构已准备好利用这一新基础设施的非凡能力。Alps 超级计算机专为满足极端数据和计算需求而开发,拥有云原生架构和多功能软件定义集群 (vClusters),可根据用户社区的特定要求量身定制,同时保持机密性。这种最先进的基础设施将使瑞士各地的科学家能够利用人工智能,将复杂的科学研究转化为可计算的解决方案,从而推动研究的重大进展,并直接造福社会。 /web/2024/00-240917-bf 芯片上的整个脑机接口
人工智能、医学图像处理数据分析、安全(通信与计算机系统研究所、希腊研究与技术中心、塞萨洛尼基亚里士多德大学、Fundació TIC Salut Social、Squaredev、赫尔森基大学、诺维萨德大学、Centro Regionale ICT SCRL,维萨里斯 D.O.O.)、复杂 ICT 系统(Maggioli SpA、Telesto IOT Solutions LTD、European Dynamics Luxembourg SA、ADAPTIT SA)、高性能计算(巴塞罗那超级计算中心)、癌症临床研究与实践(Fundació Clínic per la Recerca Biomèdica、Linac- Pet Scan Opco LTD、罗马大学 Tor Vergata,那不勒斯费德里科二世大学,希腊癌症学会、塞浦路斯癌症患者及朋友协会、雅典大学、金斯顿大学、塞浦路斯理工大学)、法律和道德问题(Time.Lex)、创新和商业规划(White Research、Medtronic Iberica SA)。
摘要 — 科学应用越来越多地采用人工智能 (AI) 技术来推动科学发展。高性能计算中心正在评估新兴的新型硬件加速器,以有效运行 AI 驱动的科学应用。由于这些系统的硬件架构和软件堆栈种类繁多,因此很难理解这些加速器的性能。深度学习工作负载评估的最新进展主要集中在 CPU 和 GPU 上。在本文中,我们概述了 SambaNova、Cerebras、Graphcore 和 Groq 的基于数据流的新型 AI 加速器。我们首次对这些加速器进行了评估,评估内容包括深度学习 (DL) 原语、基准模型和科学机器学习应用程序等多种工作负载。我们还评估了集体通信的性能,这对于分布式 DL 实现至关重要,同时还研究了扩展效率。然后,我们讨论将这些新型 AI 加速器集成到超级计算系统中的关键见解、挑战和机遇。
实现新飞机的预期轮胎寿命一直很困难,特别是对于战斗机而言。某些飞机型号的初始飞机轮胎寿命低于预期,这导致项目产生了意想不到的成本。轮胎寿命问题是性能要求不断提高、重量要求不断变化以及对轮胎磨损力学缺乏了解的直接结果。为了解决这个问题,第 96 测试组、航空航天生存能力和安全作战基地 (96TG/OL-AC) 与空军研究实验室 (AFRL) DOD 超级计算资源中心正在合作开发用于轮胎磨损设计、测试和评估的高级计算建模功能 [1] 。正如在以前的飞机采购计划中所观察到的那样,在采购周期的早期显著延长轮胎寿命可以使项目的后勤、环境和财务方面受益。延长某些飞机的轮胎寿命可以在飞机的整个生命周期内节省数亿美元。
实现新飞机的预期轮胎寿命一直很困难,特别是对于战斗机而言。某些飞机型号的初始飞机轮胎寿命低于预期,这导致项目产生了意想不到的成本。轮胎寿命问题是性能要求不断提高、重量要求不断变化以及对轮胎磨损力学缺乏了解的直接结果。为了解决这个问题,第 96 测试组、航空航天生存能力和安全作战基地 (96TG/OL-AC) 与空军研究实验室 (AFRL) DOD 超级计算资源中心正在合作开发用于轮胎磨损设计、测试和评估的高级计算建模功能 [1] 。正如在以前的飞机采购计划中所观察到的那样,在采购周期的早期显著延长轮胎寿命可以使项目的后勤、环境和财务方面受益。延长某些飞机的轮胎寿命可以在飞机的整个生命周期内节省数亿美元。