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基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
并通过BCG经济模型泰国＆...
开发计划署，国民经济和社会发展委员会办公室以及chiangmai，Narathiwat和Nakhon Ratchasima Provinces的泰国学术机构的办公室，国家经济和社会发展委员会和泰国学术机构的办公室。
评论和合成：通过基于反应堆的石灰石风化
图1。可以通过四个不同的步骤来描述 可以描述：（i）CO 2吸收：烟气中的CO 2与过程水和CO 2接触，CO 2溶解在过程水中，（ii）CACO 3溶解：水性CO 2与CACO 3反应，并在caco 3中反应，并在hco 3 -CO中产生hco 3 -ii temii temii temii stutation ii temii tem ii hco 3 -hco 3 -hco 3 -hco 3---碱化步骤（在缓冲锥中）：将额外的碱度添加到工艺水中（e，g。 通过石灰添加），直到多余的CO 2完全缓冲为止，（iv）重新平衡步骤：重新曝光105 时可以描述：（i）CO 2吸收：烟气中的CO 2与过程水和CO 2接触，CO 2溶解在过程水中，（ii）CACO 3溶解：水性CO 2与CACO 3反应，并在caco 3中反应，并在hco 3 -CO中产生hco 3 -ii temii temii temii stutation ii temii tem ii hco 3 -hco 3 -hco 3 -hco 3---碱化步骤（在缓冲锥中）：将额外的碱度添加到工艺水中（e，g。 通过石灰添加），直到多余的CO 2完全缓冲为止，（iv）重新平衡步骤：重新曝光105 时可以描述：（i）CO 2吸收：烟气中的CO 2与过程水和CO 2接触，CO 2溶解在过程水中，（ii）CACO 3溶解：水性CO 2与CACO 3反应，并在caco 3中反应，并在hco 3 -CO中产生hco 3 -ii temii temii temii stutation ii temii tem ii hco 3 -hco 3 -hco 3 -hco 3---碱化步骤（在缓冲锥中）：将额外的碱度添加到工艺水中（e，g。通过石灰添加），直到多余的CO 2完全缓冲为止，（iv）重新平衡步骤：重新曝光105
网络AI和自动化。网络加速。
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alphaboot：使用智能智能>加速容器冷启动
现代云应用程序的可伸缩性和灵活性主要归因于虚拟机（VM）和容器，在该容器中，虚拟机是孤立的操作系统，这些操作系统是在管理器上运行的，而容器是共享主机OS内核的轻量级隔离过程。为了实现现代云应用程序所需的可伸缩性和功能，数据中心中的每个裸金属服务器通常都容纳多个虚拟机，每个机器都运行多个容器和多个容器化的应用程序，这些应用程序通常共享相同的库和代码，通常称为图像。然而，尽管容器框架被优化用于在单个VM中共享图像，但即使VM位于同一裸金属服务器内，也几乎不存在VM隔离的性质，从而在多个VM中共享图像，从而导致了重复下载，从而导致冗余的添加网络传播效果和延迟。这项工作旨在通过利用Smartnics来解决此问题，Smartnics是专门的网络硬件，可为网络任务提供硬件加速度和OAD OAD功能，以优化同一服务器上多个VM的容器之间的图像检索和共享。这项工作中提出的方法表明，将容器冷启动时间最多减少92％，从而将网络运输量减少99.9％。此外，由于性能的好处与同时寻求相同图像的服务器中的VM数量成正比，因此结果更加有前途，这可以确保随着裸机机器规范的改善，这可以提高效率。
美国老年人的环境室外热量和加速表观遗传老化
极端热量有充分的文献对健康和死亡率产生不利影响，但是它与生物衰老的联系（这是发病率和死亡过程的前光标）的联系不清楚。本研究研究了全国代表性的56岁以上成年人样本（n = 3686）的全国代表性样本中的环境室外热量与表观遗传老化之间的关联。使用热量指数计算社区中的热天数，涵盖了从收集血液到6年前的时间窗口。多级回归模型用于预测PCPhenoage加速度，PCGRIMAGE加速度和DunedInpace。在短期和中期窗户上有更多的热天数与PCPhenoage加速度的增加有关（例如，B先验7日起 +热量：1。07年）。长期热量与所有时钟相关（例如，B先前1年发射 +热量：PCPHENOAGE 2。48年，B先前1年发射 +热量：PCGrimage的1.09年，B先前的6年股票 +热量：DuneDInInInpace的0.05年）。亚组分析显示，没有社会人口统计学因素增加脆弱性的有力证据。这些发现提供了有关将热量与与衰老相关的发病率和死亡率风险联系起来的生物基础的见解。
evorl：一个GPU加速框架，用于进化增强学习
进化增强学习（EVORL）已成为一种有前途的方法，可以通过将进化计算（EC）与RL整合（EC）范式来克服传统强化学习（RL）的局限性。但是，基于人群的EC的性质大大提高了计算成本，从而限制了大规模设置中算法设计选择和可扩展性的探索。为了应对这一挑战，我们介绍了Evorl 1，这是针对GPU加速的第一个端到端EVORL框架。该框架对加速器（包括环境模拟和EC过程）执行了整个培训管道，通过矢量化和编译技术利用层次并行性，以实现较高的速度和可扩展性。此设计可以在一台计算机上进行有效培训。In addition to its performance-oriented design, EvoRL offers a comprehensive platform for EvoRL research, encompassing implementations of traditional RL algorithms (e.g., A2C, PPO, DDPG, TD3, SAC), Evolutionary Algorithms (e.g., CMA-ES, OpenES, ARS), and hybrid EvoRL paradigms such as Evolutionary-guided RL （例如，ERL，CEM-RL）和基于群体的自动（例如PBT）。该框架的模块化体系结构和用户友好的接口使研究人员可以无缝整合新组件，自定义算法并进行公平的基准测试和消融研究。该项目是开源的，可在以下网址找到：https：//github.com/emi-group/evorl。
耦合仿真和加速退化模型的可靠性评估：应用于电压调节器
本文根据低压差稳压器的行为，演示了如何使用数值模拟数据，基于加速退化测试数据进行可靠性性能评估。该稳压器采用 Cadence Virtuoso 软件和 180 nm AMS CMOS 技术设计，并通过模拟评估其输出电压随温度和输入电压的变化。输出电压退化数据是根据环境参数（输入电压和温度）约束生成的，这使得我们能够利用数值模拟模型和所提出的退化模型定义加速条件下的故障阈值。采用退化路径模型确定指定故障标准（5%）下的伪故障时间。然后，我们推导出加速度定律模型，通过执行最大似然估计法来估计可靠性模型参数，不仅可以分析，还可以预测不同电压和温度应力条件下稳压器的寿命数据分布。
在OpenFoam Master的论文计算科学与工程中，GPU加速基于激光制造的FVM-DEM模拟的进步
方法和实现整个求解器均建立在OpenFoam®上。在序列上，它解决了相位和能量对流，梁的预测，热传导，相变，然后是压力速度计算[2]。粒子发动机仅修饰光束传播，现在使用并行化的粒子。CPU收集网格和粒子数据并将其传输到GPU，颗粒横穿网格，计算其轨迹并计算吸收能量。在GPU上计算完成后，吸收的能量场将返回到CPU。