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刘汉丹博士 CSYE7105 高性能并行机器学习与人工智能 第 1 页
6 讲：高性能计算架构和并行编程模型。 1 讲：学习使用 Northeastern Discovery 集群 1 讲：Linux Essentials 1 讲：超级计算集群作业调度系统 SLURM 简介 4 讲：Python 中的并行性 4 讲：并行机器学习 1 讲：高性能深度学习简介 1 讲：GPU 和 CUDA 简介 1 讲：PyTorch 简介 4 讲（或更多）：PyTorch 中的并行深度学习 2 讲：HPC、机器学习、深度学习会议和讨论（这取决于会议是否可用） 4-6 讲：项目流程 注意：此时间表可能会更改，并将在整个学期根据需要进行调整。详细信息显示在 Canvas 上的教学大纲中
迈向先进计算架构：HPC + AI +Q
高性能计算和大规模架构领域的研究员。他是桑坦德工业大学 (UIS) 高性能和科学计算中心 (SC3UIS) 的主任。他共同创立并组织了拉丁美洲高性能计算会议 (CARLA) 和超级计算和分布式系统露营学校 (SCCAMP)。如今，他是拉丁美洲和加勒比地区高级计算系统 (SCALAC) 的总主席，也是高级计算国际合作委员会的成员，主要在 HPC 和高级计算领域。他发表了关于高级计算、计算新趋势和并行性的研究论文。他曾在法国担任 DJ。关注社交网络。Carlos Jaime 是一名自由式滑雪运动员。
策略2025–2034
野心是最大程度地提高初始化的无缝预测的好处，利用地球系统方法以及与欧盟哥白尼和目的地地球计划的协同作用，其核心重点是整体中等范围的天气预测，并提高了预测的技能和实用性（例如次级季节）。交付愿景取决于与我们的成员国的合作，这是世界一流的超级计算能力，这是一项多样化的活动组合，以实现我们的使命，有才华和积极进取的员工，通过与我们所有成员国的领域领域的领先专家合作以及为提高集体专业知识而促进充满活力的国际社会。它伴随着雄心勃勃的净零战略，以及对协作，正直和激情的总体价值观的持续承诺。
量子计算——欧洲视角
量子计算机有可能在科学计算领域带来重大突破。量子计算预计将带来如此巨大的计算效率提升，尽管它还处于起步阶段，但它已经与传统的高性能计算技术相结合。在这里，我们概述了量子计算、现状和未来情景。欧洲拥有独特的机会，可以利用欧洲 HPC 中心的既有专业知识以及新兴的欧洲量子生态系统，创建融合量子技术的世界领先的超级计算基础设施。这需要为量子硬件和软件开发以及教育提供专项和持续的资金。此外，协调努力和支持在学术界和工业界尽早采用量子计算至关重要。
Clupiter：一款用于教育目的的 Raspberry Pi 微型超级计算机
摘要 — 这项工作的主要目标是通过构建一个名为 Clupiter 的 Raspberry Pi 集群来模拟超级计算机的运行，使超级计算和并行处理更接近非专业受众。它由八个相互连接的 Raspberry Pi 设备组成，以便它们可以并行运行作业。为了更容易展示它的工作原理，我们开发了一个 Web 应用程序。它允许启动并行应用程序并访问监控系统以查看这些应用程序运行时的资源使用情况。NAS 并行基准 (NPB) 用作演示应用程序。从这个 Web 应用程序中还可以访问一些教育视频。它们以非常翔实的方式处理超级计算和并行编程的概念。
建议报告 - 密歇根大学研究
人工智能研究委员会的结论是，大学可以采取以下几个步骤：提高机构在人工智能相关研究和使用这些技术的研究中的竞争力；扩大密歇根大学参与人工智能相关研究的机会；制定政策和实践，确保密歇根大学的研究符合所有适用法律并体现高道德标准。我们对新发布的“2034 愿景”中所述的“通过投资超级计算基础设施、最先进的高速存储和专门的生成人工智能工具来扩展全校范围的能力，从而扩大人工智能和数据科学的开发和部署”的承诺感到鼓舞。通过以明智和前瞻性的方式采用这些工具，密歇根大学将能够继续在学术卓越方面取得突破，并为创新和服务公共利益做出贡献。
在人脑项目（HBP）中开放有关双重使用的讨论
谈论过去，参与者建议，从科学到政策和行业的所有利益相关者都可以做得更好。通常，在实际的战争和冲突中证明了灾难性影响之前，还没有采取限制限制危险武器扩散的行动。利益相关者已经忽略了达成协议的时间和精力，并制定了控制和裁军的措施调查。研究社区探索了AI，超级计算，“大数据”研究，机器人技术，脑部计算机Interfa CES，监视和情报收集的研究社区有机会做得更好。不是等待（某些参与者“天真”）以确保其结果被开发和用于军事目的，而是现在应该采取行动。
90% 的公司使用人工智能，...
一份新报告称，NDIA 正迅速成长为战略领导者，在云计算、量子计算和人工智能超级计算领域取得了令人兴奋的创新。这并不奇怪，因为超过 90% 的印度企业已经在使用 AI/GenAI 技术。然而，挑战在于实施水平，因为只有 2% 的公司正在广泛整合这些技术，德勤技术趋势 2024：印度视角报告指出。GenAI 确实有潜力加速印度的数字化转型，企业纷纷战略性地投资新时代技术，通过适应不断变化的市场动态来实现利益最大化。如果 2023 年对 GenAI 的需求和兴趣显著，那么今年预计将专注于确定最佳投资领域和评估过去的投资。
使用马提尼粗粒型模型设计药物和输送系统
1分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系91分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系9
正义和商业部门宣布创建破坏性
被中华人民共和国，伊朗，俄罗斯和朝鲜等民族国家对手获得，可以以新的或新颖的方式使用高级技术，以增强其军事能力或支持大规模监视计划，以促进侵犯人权权利。国家安全关注的最终用户寻求技术，包括与超级计算和Exascale计算，人工智能，高级制造设备和材料，量子计算和生物科学相关的技术。尽管它们具有重要的商业用途，但这些领域的技术可能会威胁到对手用于破坏性目的的美国国家安全，例如改善武器设计和测试的计算；提高军事或情报决策的速度和准确性；并破坏或开发可保护敏感通信和分类信息的牢不可破的加密算法。