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传统和现代工作负载的VMware Cloud Foundation解决方案的业务价值
虽然企业逐渐移至容器和现代应用体系结构（例如微服务），但企业的传统和现代部分仍然紧密相互联系。根据IDC的容器基础架构软件调查，大约一半的企业容器是从VM和裸机迁移的应用程序。其中一些在某种程度上进行了重构，因此有些部分可能具有现代设计，而有些则是传统的。在前端在容器中，在VM（例如数据库）中拥有某个应用程序的某个部分也很常见，从而创建了“ Frankenstein”类型的应用程序。此外，现代应用程序经常与较旧的记录系统相互作用，以通过API交换数据。随着企业继续现代化应用程序并转移到云本地基础架构时，这些基金会将不存在。跨多代技术的集成将继续是保持一致操作的关键。
参考架构：联想 ThinkSystem 和 ThinkAgile 平台上的企业 AI/ML 工作负载
1 简介................................................................................................................................ 4 1.1 企业 AI ................................................................................................................................ 4 2 商业问题与商业价值 .......................................................................................................... 5 2.1 商业问题 ................................................................................................................................ 5
Yukawa-21理论物理学的超级计算机很容易支持从天文到量子的工作量
性能因使用，配置和其他因素而异。在www.intel.com/performanceIndex上了解更多信息。性能结果基于配置中显示的日期的测试，并且可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参见备份。没有绝对安全的产品或组件。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。Intel Technologies可能需要启用硬件，软件或服务激活。©Intel Corporation。英特尔，英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。052021/rjmj/rl/pdf请回收347108-001US
验证 YMCA 为亚极限自行车测力计测试设定工作量指南
表 1.周期测试协议 ...................................................................................................... 35 表 2.受试者特征（组合） ...................................................................................... 41 表 3.受试者特征（按年龄划分的男性） ...................................................................... 4 表 4.受试者特征（按年龄划分的女性） ...................................................................... 3 表 5.一般结果（所有受试者） ...................................................................................... 6 表 6.结果和卡方（男性和女性） ............................................................................. 47 表 7.结果和卡方（工作量列） .............................................................................48 表 8.结果和卡方（年龄和性别） ............................................................................. 49 表 9.结果和卡方（健康水平） ................................................................ 50 表 10。所有受试者的工作量指南成功率 .............................................. 52 表 11。男性和女性的工作量指南成功率 .............................................. 53 表 12。所有工作量列的工作量指南成功率 .............................................. 54 表 13。年龄和性别综合的工作量指南成功率 .......................................... 55 表 14。所有健康水平的工作量指南成功率 .............................................. 56
使用Zscaler Cloud Connector的GCP工作负载的零信任安全性|参考体系结构
理想情况下，组织的安全策略应奠定其网络设计的基础。与设备的连接性是作为安全策略的产物而不是相反的。这是Zscaler Zero Trust Exchange（ZTE）模型的核心。必须在连接该服务之前授权用户。即使知道应用程序的主机名及其提供的服务也不会给攻击者提供任何信息，因为在用户身份验证之前，该服务将无法解决。您的应用程序有效地隐藏在Internet和彼此中，直到您定义策略以允许访问。
参考架构：联想 ThinkSystem 边缘计算和存储解决方案，适用于 AI 推理工作负载
公司越来越多地在网络边缘生成大量数据。为了从智能传感器和物联网数据中获得最大的商业价值，组织正在寻找支持边缘计算的实时事件流解决方案。计算要求高的工作越来越多地在数据中心之外的边缘执行。人工智能 (AI) 推理是这一趋势的驱动因素之一。边缘服务器为这些工作负载提供了足够的计算能力，尤其是在使用加速器时，但有限的存储通常是一个问题，尤其是在多服务器环境中。在这里，我们展示了如何在边缘环境中部署共享存储，以及它如何在不影响性能的情况下使 AI 推理工作负载受益。
适用于半导体设计和制造的 Dell EMC PowerScale：全闪存性能可缩短半导体工作负载的上市时间
性能和存储优化在半导体行业的重要性 在这个设计规模和复杂性不断增长、时间安排不断缩短的时代，领先的半导体设计工具必须同时访问数千台高性能服务器上的数百万个文件。每次过渡到新的技术节点，半导体行业的数据存储容量和性能要求都会增加一倍以上。这种情况推动的性能需求超越了传统存储解决方案——需要对高性能存储解决方案不断提高吞吐量和 IOP，这些解决方案专门针对并发性、低延迟、高性能和大规模可扩展性进行了优化。 适用于半导体设计和制造工作负载的全闪存性能 Dell EMC PowerScale 在单个不断扩展的命名空间中提供可扩展的性能——允许整合半导体公司的高性能计算文件共享和暂存存储。我们结合了超高性能全闪存存储、最新的 Intel ® Xeon ® CPU 和横向扩展架构，以支持数百万个半导体设计数据文件和数千台服务器。 半导体公司实施智能制造技术以实现和维持更高的性能水平。我们的存储平台采用 Dell EMC PowerScale OneFS 操作系统，是理想的解决方案，可让智能制造技术以业务速度执行。Isilon F800 和 F810 为最苛刻的制造工作负载提供极高的性能和效率。PowerScale F200 提供闪存存储的性能，PowerScale F600 以经济高效的紧凑外形提供更大的容量和强大的性能，以满足制造工作负载的需求。
Dell Technologies 和 IonQ：为当今的关键工作负载及其他工作负载提供混合量子/经典解决方案
高性能计算机 (HPC) 用户受益于数十年来 HPC 性能的持续显著提升，以满足他们最复杂的计算需求，包括传统建模和仿真工作、大数据分析以及最近的高级 AI 问题（包括机器学习和深度学习）。然而，由于 HPC 系统成本上升、芯片和系统级电源和冷却要求越来越严格、半导体逻辑和内存设计和生产越来越复杂，以及管理越来越多不同类型的工作负载所需的 HPC 架构越来越复杂，这些因素限制了该领域的持续性能提升。为此，HPC 供应商和最终用户都在积极探索新技术，以帮助他们满足当前和预计的计算需求，其中许多技术都集中在前景光明但尚处于起步阶段的量子计算领域。
使用英特尔® 人工智能分析工具包和第三代至强可扩展处理器加速深度学习工作负载
英特尔® TensorFlow 优化 与 Google 合作，TensorFlow 使用英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 的原语直接针对英特尔® 架构 (IA) 进行了优化。通过设置与 CPU 相关的配置 (--config=mkl) 编译的最新 TF 二进制版本已作为工具包的一部分包含在内。
IBM Telum 处理器：为企业工作负载集成 AI IBM 的下一代处理器将 AI 集成到 IBM Z 中
加速器本身提供超过 6 TFLOPS 的 16 位浮点吞吐量，每个芯片可扩展到大约 200 TFLOPS。脉动阵列中的 1024 个处理器块组成矩阵阵列，256 个 fp16/32 块组成用于计算激活的加速器，并包含 RELU、tanH 和 log 的内置函数。该平台还提供企业级可用性和安全性，正如人们对 Z 的期望一样，具有虚拟化、错误检查/恢复和内存保护机制。虽然 6 TFLOPS 听起来并不令人印象深刻，但请记住，此加速器针对事务处理进行了优化。与语音或图像处理不同，大多数数据都是浮点数，并且高度结构化。因此，我们相信这款加速器将提供足够的性能，并且无疑比