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B13DET——超微
Supermicro B13DET 支持双第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器（插槽 E1 LGA 4677-1），具有三个 UPI（最高 16GT/s）和高达 350W 的 TDP（热设计功率）。B13DET 采用英特尔 C741 芯片组构建，支持 4TB（最高）3DS RDIMM/RDIMM DDR5 ECC 内存，在 16 个 DIMM 插槽中速度高达 4800MT/s（下面的注释 1）。这款主板具有出色的 I/O 可扩展性和灵活性，包括两个支持 SATA 6G/NVMe 的 HDD 连接器、一个支持 PCIe 5.0 的 M.2 连接器、两个支持子转接卡的夹层插槽、一个支持 25GbE 以太网 LAN 的中板，以及来自 PCH 的用于支持 SATA 6.0 的额外 SATA 连接器。它还提供最先进的数据保护，支持硬件 RoT（信任根）和 TPM（可信平台模块）（见下文注释 2）。B13DET 针对 4U/8U SuperBlade 系统进行了优化，具有高密度和高速输入/输出能力。它是高性能计算 (HPC)、云计算、财务建模、企业应用程序、具有数据密度应用程序的科学和工程计算的理想选择。请注意，此主板仅供专业技术人员安装和维修。有关处理器/内存更新，请参阅我们的网站 http://www.supermicro.com/products/。
B13DET-超微
Supermicro B13DET 支持双第四代 Intel® Xeon® 可扩展处理器（插槽 E1 LGA 4677-1），具有三个 UPI（最高 16GT/s）和高达 350W 的 TDP（热设计功率）。B13DET 采用 Intel C741 芯片组构建，支持 4TB（最高）3DS RDIMM/RDIMM DDR5 ECC 内存，在 16 个 DIMM 插槽中速度高达 4800MT/s（见下文注释 1）。该主板具有出色的 I/O 可扩展性和灵活性，包括两个支持 SATA 6G/NVMe 的 HDD 连接器、一个支持 PCIe 5.0 的 M.2 连接器、两个支持子转接卡的夹层插槽、一个支持 25GbE 以太网 LAN 的中板，以及一个来自 PCH 的用于支持 SATA 6.0 的附加 SATA 连接器。它还提供最先进的数据保护，支持硬件 RoT（信任根）和 TPM（可信平台模块）（下面的注释 2）。B13DET 针对具有高密度和高速输入/输出能力的 4U/8U SuperBlade 系统进行了优化。它是高性能计算 (HPC)、云计算、财务建模、企业应用程序、具有数据密度应用程序的科学和工程计算的理想选择。请注意，此主板仅供专业技术人员安装和维修。有关处理器/内存更新，请参阅我们的网站 http://www.supermicro.com/products/。
Dell Precision R5400 工作站/FX100 技术指南
性能 提供可尽快驱动应用程序的相关技术 以应用程序为中心 与主要软件合作伙伴密切合作，通过认证和卓越支持帮助确保可靠性和性能。 可扩展性 设计可根据应用程序需求和公司需求进行扩展的系统。 为企业管理 围绕行业标准构建解决方案并帮助简化您的 IT 优化的解决方案 认识到工作站的广泛应用领域，并在系统中提供灵活性以帮助优化它们，满足客户的要求 Dell 与战略性独立软件供应商 (ISV) 合作以认证系统和应用程序兼容性，以便应用程序可以在 Dell Precision 工作站上流畅运行。通过严格的测试，Dell 还瞄准了在要求苛刻的工作环境（例如计算机辅助设计 (CAD)、工程和架构）中的兼容性和优化性能，使 Dell Precision 系列成为要求苛刻的工作站用户的理想平台。 Dell Precision 工作站 Dell 提供了广泛的 ISV 认证工作站。本指南涵盖 R5400 机架式外形尺寸。如此广泛的选择范围有助于提供从 ISV 认证的移动工作站到注重性能的台式机和机架式工作站的广泛选择。R5400 机架式工作站基于最新的 Intel® Xeon™ 核心架构构建，并与 Dell Precision T5400 和 T7400 台式机工作站共享该架构。这可以实现共享显卡、SATA 硬盘和内存等常见外围设备的效率。
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。
quantum-syllabus-f2022.pdf - W. Randolph Franklin
1 课程评估将通过家庭作业、课堂演示和期末项目进行。 2 将会有很多小作业。它们可以由两人一组完成。 3 将会有几个 10 分钟的幻灯片演示或视频，由两人一组的学生制作并在课堂上播放。对于演示，学生将从讲师建议的列表中选择一些与量子计算相关的主题，并向全班展示。 4 期末项目可以由两到四名学生的团队完成。可交付成果将包括一份报告和一份视频演示，模拟会议论文和演示。报告将采用科学会议论文的形式。它将大约有八页格式化的页面。展示演示文稿将填满最后两天的课程。 5 Gradescope 将用于管理评分过程。 6 讲师将在其私人虚拟网络服务器 https://wrf.ecse.rpi.edu/nikola/pages/Teaching/quantum-f202 2 上使用静态内容管理系统来维护包含教学大纲、家庭作业和讲座摘要的在线博客。 7 一些编程作业将使用例如 github 上提供的 IBM 量子计算模拟器。它可以下载并在任何机器上运行，例如学生的个人机器。对于更严肃的计算，可以使用 parallel.ecse.rpi.edu，但可能没有必要。它是双 14 核 Intel Xeon，主内存为 256GB。 8 其他作业将使用所有三种主要的量子架构，这些架构可在网上获得，例如来自 IBM、Microsoft 和 Amazon。 9 当最终的数字成绩转换为字母时，如果学生在课堂上热情而积极地参与，那么字母等级可能会上升到下一个类别。 10 以上所有内容都可以出于充分理由进行修改。例如，如果有更多的学生，那么我们可能
用于微调深度学习模型的计算分析的车辆边缘云框架
摘要：合作，连接和自动化的移动性（CCAM）基础设施在理解和增强在复杂的城市环境中驾驶的自动驾驶汽车（AVS）的环境感知方面起着关键作用。但是，CCAM基础架构的部署需要有效地选择计算处理层和机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的部署，以在复杂的Urban环境中实现AV的更大性能。在本文中，我们提出了一个计算框架，并分析了定制训练的DL模型（Yolov8）的有效性（YOLOV8）时，当部署在车辆边缘云层层面体系结构的不同设备和设置中时。我们的主要重点是了解DL模型在分层框架上部署过程中DL模型的准确性和执行时间之间的相互作用和关系。因此，我们通过在计算框架的每一层上通过Yolov8模型的部署过程来研究准确性和时间之间的权衡。我们考虑CCAM基础架构，即每一层的感觉设备，计算和通信。调查结果表明，部署的DL模型的性能指标结果（例如，0.842 map@0.5）保持一致，无论跨框架的任何层中的设备类型如何。但是，我们观察到，当DL模型遭受不同的环境条件时，对象检测任务的推理时间往往会减少。例如，Jetson AGX（非GPU）通过将推理时间减少72％来优于Raspberry Pi（non-GPU），而Jetson AGX Xavier（GPU）优于将Jetson AGX ARMV8（non-GPU）减少90％。在论文中提供了转移时间，预处理时间和设备的总时间Apple M2 Max，Intel Xeon，Tesla T4，Nvidia A100，Tesla V100等。我们的发现指示研究人员和从业人员选择最合适的设备类型和环境，以部署生产所需的DL模型。
Cisco UCS B200 M6 刀片服务器规格表
概述.................... ... . . . . . . . . . . . . . 4 基本服务器标准功能和特性 . . . . . . . . . . . . . . 5 配置服务器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 步骤 1 选择基本服务器 SKU . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ... . . . 44 UCS 本地语言技术支持 . . . . . . . . . . . . . . . 44 补充材料. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 内存镜像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 (Ice Lake) 的内存支持 . . . . . . . . . . . 49 PMem 支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 App Direct 模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 记忆模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 备件 . ................. ... 57 技术规格. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 59.... .... .... .... .... .... 59.... .... .... .... .... .... 59
一种解决人工智能规划难题的新型自动化课程策略
主算法（算法 1）首先从我们需要解决的目标 6 实例（算法 2）创建一个子实例任务池，并可能从其他未解决的实例中创建子实例以进一步提高性能（选项 MIX）。通常，任务池包含 100,000 个任务或子实例。8 在每次迭代中，采样器/老虎机从池中挑选一批任务子实例并将其传递给 9 RL 代理。一批通常有 500 个任务或子实例（算法 3）。10 基于蒙特卡洛树搜索（算法 4）的 RL 代理，借助神经网络（CNN 或 11 GNN）进行增强，尝试解决这些实例。对于批次中的每个实例，MCTS 都会在给定的资源预算下寻找一个解决方案，对于生成的每个成功解决方案，MCTS 还会为策略/价值深度网络（训练器）生成一系列新的训练数据，以进一步更新其网络参数。每个实例的 MCTS 成功/失败状态都会发送回采样器/老虎机以调整其权重。每次成功的尝试不仅会生成一个有效的解决方案，还会为训练器改进策略/价值数据，以训练代理的深度网络。训练器会保留一个大小为 100000 的池子，用于存储 MCTS 生成的最新训练数据，并训练网络。每个训练批次都会均匀随机抽样。所有实验均在配备 2x18 19 核 Xeon Skylake 6154 CPU 和 5 个 Nvidia Tesla V100 16GB GPU 的机器上完成，所有训练组件均使用学习率为 0 的 Adam。 002作为默认优化器。MCTS模拟次数R设置为1600，Exp3每次迭代采样的batch size M设置为500。
![arxiv：2309.11144v1 [CS.CV] 20 9月20日2023](/simg/2\2893354f36931bdbfe077669c32f9777369cc1f3.webp)
arxiv：2309.11144v1 [CS.CV] 20 9月20日2023
训练机学习算法是一个计算上的进程过程，由于反复访问大型培训数据集，因此经常被记忆结合。结果，以处理器为中心的系统（例如CPU，GPU）遭受了内存单元和处理单元之间的昂贵数据移动，这会消耗大量的能量和执行周期。以内存为中心的计算系统，即具有内存（PIM）功能处理的计算系统，可以减轻此数据运动瓶颈。我们的目标是了解现代通用 - PIM体系结构加速机器学习培训的潜力。为此，我们（1）对现实世界中通用PIM体系结构实施了几种代表性的经典机器学习算法（即线性回归，逻辑回归，决策树，K-Means群集），（2）严格评估和表征它们的准确性，性能，绩效和缩放，以及（3）在COUNTER和COMP上的cpp和cpp cp.和cpp cp. cp.和cpp。我们在具有2500多个PIM核心的真实内存计算系统上进行的实验评估表明，当必要的操作和数据类型在本机上以PIM硬件的本质上支持时，通用PIM架构可以极大地加速内存的机器学习工作负载。例如，我们的决策树的PIM实现比8核Intel Xeon上的最先进的CPU版本在27×和113倍之间，而1个。34×和4。5×比NVIDIA A100上的最先进的GPU版本快5×。我们对K-均值聚类的PIM实现为2。8×和3。分别比CPU和GPU实现快2×。据我们所知，我们的工作是第一个评估现实通用PIM架构上机器学习算法的培训的工作。我们以几个关键的观察，外卖和建议结束了本文，可以激发机器学习工作负载的用户，PIM架构的程序员以及未来以内存中心计算系统的硬件设计师和建筑师。我们在https://github.com/cmu-safari/pim-ml上开放所有代码和数据集。
tdxDown：单步进和指令计算针对英特尔TDX
可信赖的执行环境是解决云计算引入的数据隐私和信任问题的有前途解决方案。因此，所有主要的CPU供应商集成了信任的执行环境（TEE）。对TEE安全性的最大威胁是侧向通道攻击，其中单步攻击是最强大的攻击。由Tee At-At-At-At-At-At-Topping攻击启用，攻击者可以一次执行Tee One指令，从而实现大量基于受控的基于渠道的安全性问题。Intel最近推出了其第二代T恤的Intel TDX，该Tex保护了整个虚拟Ma-hises（VM）。为了最大程度地减少攻击表面到侧通道，TDX具有专用的单步攻击对策。在本文中，我们系统地分析了Intel TDX的单步量，并首次显示内置检测启发式启发式以及预防机制，都可以绕开。通过欺骗用作检测启发式的一部分的经过的处理时间，我们可以可靠地单步TDX保护VM。此外，我们的研究揭示了单步骤的对策中的设计缺陷，该设计缺陷将预防机制转化为自身：预防机制中的固有侧道通道泄漏了TDX保护的VM执行的指令数量，从而实现了我们将新颖的攻击我们称为StumbleSteppping。两种攻击，单步脚和绊脚石，都可以在最新的Intel TDX启用Xeon可伸缩CPU上工作。最后，我们建议对TDX的变更，以减轻我们的攻击。使用绊脚石，我们展示了一种针对WolfSSL的ECDSA实施的新型端到端，从而利用了基于截短的非CEN算法中的控制侧侧通道。我们提供了一项系统的非CEN截断性信息研究，揭示了OpenSSL中的类似泄漏，我们通过单稳定的原始原始性来利用这些泄漏。