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利用英特尔® AMX 和英特尔® TME 解决方案设计简介加速 AI 推理工作负载并提高 Azure Stack HCI 上的安全性
处理器 QS 预生产版（40 核，2.0 GHz）、1 个英特尔® 服务器主板（QuantaGrid D54Q-2U）、总内存：512 GB（16x 32 GB 4800 MHz DDR5 DIMM）、英特尔® 超线程技术 = 开启、英特尔® 睿频加速技术 = 开启、BIOS = SE5C741.86B.01.01.0002.2212220608、微码 = 0x2b0001b0 存储（启动）：1 个 Solidigm DC S4610（960 GB）、存储：6 个 Solidigm D7-P5510 系列（3.84 TB）、网络设备：1 个 25 GbE 英特尔® 以太网网络适配器 E810-XXV-4 @ 25 GbE、1 个 10 GbE 英特尔® 以太网融合网络适配器 X550-T2 @ 1 GbE、操作系统/软件：带有 Ubuntu Server 2022 的 Microsoft Azure Stack HCI 版本 20385。
人工智能 (AI) 英特尔® 高级矩阵扩展 (英特尔® AMX) 利用英特尔高级矩阵扩展 (英特尔 AMX) 加速 AI 工作负载
Intel AMX 是内置于最新 Intel Xeon 处理器中的加速器。Intel AMX 提高了深度学习 (DL) 训练和推理的性能，使其成为 NLP、推荐系统和图像识别等工作负载的理想选择。想象一下，一辆汽车可以在城市驾驶中表现出色，并能快速变速，提供一级方程式赛车的性能。最新的 Intel Xeon 处理器提供了这种灵活性。开发人员可以编写 AI 功能以利用 Intel AMX 指令集，也可以编写非 AI 功能以使用处理器指令集架构 (ISA)。英特尔已将其 oneAPI DL 引擎英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 集成到流行的 AI 应用程序开源工具中，包括 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 ONNX。
Hyperion研究市场更新
•新的用例，尤其是在AI/LLM/Generative AI中，为用户提供了许多新领域，以推动其研究•全球各地的国家和公司继续认识到创新和投资于R＆D对促进社会，增长成本，降低成本，降低成本并变得更有竞争力的云计算变得更大的HPC Workloads 更有用
Update on Space Electronics Research at AFRL/RV for 2024 NEPP ETW
• Provide >10X improvement in processing efficiency (TOPS/Watt) • Operate reliably within space environments to meet the national security need for processing unprecedented amounts of data at the edge • Support AI/ML workloads • Support Real time autonomy for protection, resiliency and assisted decision making • Funding/Customer organization – OUSD (R&E)
说明技术支持官
and Word • Ability to work flexibly around the needs of the service as well as using your own initiative • Excellent electronic, written and oral communication skills • Good organisation and planning skills • Ability to work accurately and methodically • Ability to prioritise workloads and work to deadlines • Ability to work as part of a team, positively contributing and collaborating • Knowledge of social media platforms
年轻教师奖获得者
Howard Shrobe Language and Hardware Adaptive Representations and Techniques for Compiling Heterogeneous Workloads Priyanka Raina Stanford University Howard Shrobe A Fast Design Space Exploration Framework and Compiler for Heterogeneous Systems with Neural Network Accelerators Ellie Pavlick Brown University Matthew Marge Discovering and Controlling Emergent Symbolic Mechanisms in Neural Networks Mushuang Liu University of Missouri维多利亚·罗梅罗（Victoria Romero
真正了解教育领域的人工智能
由于您的 PC 能够从云端卸载工作负载，因此它可以决定每个工作负载的处理位置，以便为您提供最佳性能。中央处理器 (CPU) 响应速度快，非常适合处理不需要太多计算能力的小型工作负载。图形处理器 (GPU) 专门处理需要高吞吐量的大型工作负载，并且可以在并行路径上处理多个任务。神经处理单元 (NPU) 非常适合并行任务和对功率敏感的工作负载，并且可以帮助节省能源。
《人工智能在教育领域的应用》电子书
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Intel®Xeon®6处理器家族
在工作负载频谱的极端，P核为计算密集型，基于向量的工作负载（例如AI）提供了最佳解决方案。电子访问最适合于任务并行基于标量的工作负载，例如微服务。在这些极端之间，两个微体系结合结合在一起，允许高度用途和互补的解决方案。例如，具有ETEL 6处理器具有电子芯的系统可用于保护功率，以便在具有p-ocors的Intel Xeon 6处理器上运行的AI和科学工作负载可用。数据中心使用Intel Xeon 6处理器与P-cores和具有电子核的Intel Xeon 6处理器混合在一起，可以利用其平台通用性，从一个核心类型过渡到另一个核心类型，具体取决于性能和功率需求。广泛的选项组合使数据中心可以随着业务的增长而扩展。
使用 FlashStack 简化 AI
为 AI 工作负载集成新的基础设施可能是一项艰巨的任务，需要大量费用和持续的管理投入。大量且多样化的 AI 工作负载的苛刻先决条件可能会给传统的 IT 计算、网络和存储架构带来压力，使其达到极限。此外，AI 应用程序经常处理敏感的企业数据，这更加凸显了对强大安全性和严格遵守监管合规标准的必要性。因此，许多组织都在努力应对新兴 AI 工作负载对其 IT 基础设施的巨大需求，这并不令人意外。