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BGPSEC可伸缩性
RFC1105, Jun 1989 – BGPv1, the napkin FSM, short marker, link type RFC1163, Jun 1990 – BGPv2, long marker, path attributes, origin control RFC1267, Oct 1991 – BGPv3, router identifier, third party nexthop RFC1654, Jul 1994 – BGPv4, classless.RFC1771，1995年3月 - BGPV4，次要清理，聚合。RFC4271，2006年1月 - BGPV4，2002年的重大清理。
划出自动驾驶汽车的可伸缩性问题 -
Troel-Madec等。[85]横向LED显示器 - 多AVS虚拟现实（VR）Rossi -Alvarez等。[73] LED轻带车辆 - 多AVS测试轨道Hesenius等。[41]可穿戴的AR行人-Multi AVS Image Tran等。[84]可穿戴的AR行人-Multi AVS VR Colley等。[19]听觉消息车辆-Multi AVS VRHolländer等。[46]投影，智能遏制车辆，基础设施对面多AVS VR Dietrich等。[28]投影，对面的信号轻型车辆-VR Colley等。[16]挡风玻璃车辆对面的文本-VR Wilbrink等。[90] LED轻带车辆相同，对面 - 视频Holländer等。[47]智能手机行人相同的侧面多AVS视频Hoggenmüller等人。[43] LED轻带车辆相同侧-VR Dey等。[27]上下文接口车辆相同侧-VR Colley等。[15] LED轻带车辆组-VR Joisten等。[50]步行者，笑脸车辆组-VR Chen等。[14] LED轻型车辆集团混合交通公共道路Mahadevan等。[61]混合（LED灯，物理手，触觉提示，听觉消息）车辆，基础设施，行人组混合交通VR
Alya tor exascale：使用psctoolkit
摘要在本文中，我们描述了Alya代码的升级，并在数值过程的每个时间步骤中都可以在压力场计算中实现可靠性，效率和可扩展性，以求解不可压缩的Navier-Stokes方程的大型涡流模拟公式。我们在Alya的内核中开发了一个软件模块，以接口当前版本的PSCToolKit中包含的库，PSCToolKit（稀疏线性系统的迭代解决方案）在并行分布式内存计算机上，由Krylov meths构造，并耦合到代数Multigridigrid promigrid Preponditioners。该工具包在EOCOE-II项目中经历了各种扩展，其主要目标是面对Exascale挑战。在风电场应用中对气流模拟的现实基准测试结果表明，PSCToolKit求解器在Alya内核中可用的可伸缩性和并行效率方面可用的共轭梯度方法的原始版本明显胜过，并且代表了将Alya Code移至Exascale的非常有希望的软件层。
探索CBDCS的隐私，安全性和可扩展性
项目Tourbillon显示，实施提供付费匿名的设计是可行的。该项目表明这两个原型都是可扩展的，并且可以处理越来越多的交易。还证明，可以实施用于确保匿名性的加密技术量子安全盲目签名。但是，实施被证明具有挑战性。量子安全加密表现出缓慢的性能和有限的功能，吞吐量减少了200倍，突出了进一步的研究和开发的需求。最后，对两个原型的比较说明了隐私和安全性之间的权衡：EC1提供了无条件的付款人匿名性，但EC2具有更弹性的安全功能，可以更好地保护伪造。
通过切割增强量子电路的可伸缩性
在NISQ时代，量子算法仅限于宽度和深度降低的电路。混合经典量子算法，例如变分量子算法（VQAS），旨在通过反复运行浅参数化电路来解决深度瓶颈问题。但是，可用QPU中的QPU和古典计算机中的内存数量仍然限制了VQAS的适用性。为了构建高性能量子计算环境，我们将HPC技术与门切割相结合以增强可扩展性。以这种方式，我们可以依次执行量子电路较少的量子电路的一部分，或在单独的计算机中并行执行。在这里，我们仅使用适用于玩具模型和VQA的准概率分解来模拟仅使用局部门模拟两倍的门。此方法引入了所需执行次数的开销，但对于低深度量子电路，例如变化量子eigensolver（VQE）电路可能是合理的。我们探讨了在VQE问题中切割门的潜力，首先是减少噪声对基态能量的影响，其次是仿真资源。
利用第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器和 Kubernetes/Kubeflow 提升端到端企业 AI 的性能和可扩展性
在本设计测试中，我们使用 BERT-Large 无大小写（全词掩码）预训练模型作为模型检查点。该模型包含 3.4 亿个参数。我们使用斯坦福问答数据集 (SQuAD) v1.1 数据集进行微调分析。用例要求按照英特尔架构 Model Zoo 在线存储库文档 中所述执行。为了展示使用可扩展端到端企业 AI 堆栈解决方案进行 BERT-Large 微调的性能和可扩展性，我们使用了潜在的英特尔优化，例如针对 oneDNN 优化的 TensorFlow 和用于分布式训练的 Horovod。Horovod 与英特尔® MPI 库 一起部署，进一步利用了英特尔在 MPI 层的优化。我们使用容器映像和一组 MPIJob 规范文件在 Kubeflow 的训练运算符上运行 BERT-Large 工作负载。
面向语义数据容器管理的可扩展性指南
语义技术有助于创建和管理概念模型（也称为本体），并将概念模型应用于大规模和分散的信息系统，以促进对数据和元数据的共同理解。语义数据容器管理是一种基于本体的方法，用于组织数据集并自动发现满足特定信息需求的数据集 [8]。语义数据容器方法目前正在空中交通管理 (ATM) 领域的合作研究项目 BEST (http://project-best.eu) 中开发。语义容器由数据项和元数据组成，它们提供了数据项要成为语义容器的一部分所要满足的成员条件的高级描述。成员条件通常描述数据项的地理空间和时间范围，
HW-SW-CO设计对量子计算可伸缩性的影响
摘要 - 量子处理单元（QPU）的使用有望迅速解决计算问题。然而，当前的设备受量子数的数量限制，并且遭受了明显的缺陷，从而阻止了实现量子的优势。要迈向实用实用程序，一种方法是应用硬件软件共同设计方法。这可能涉及对量子执行环境的问题制定和算法的定制，但也需要将QPU的物理特性调整为特定应用程序。在这项工作中，我们遵循后一条路径，并研究关键数字（电路深度和门计数）如何解决四个基石NP核电组的问题随量身定制的硬件属性而变化。我们的结果表明，实现近乎最佳的性能和属性并不一定需要最佳的量子硬件，而是可以通过更简单的结构来满足，这些结构有可能实现许多硬件方法。使用统计分析技术，我们还确定了适用于所有主题问题的基本通用模型。这表明我们的结果可能普遍适用于其他算法和问题域，而量身定制的QPU可以在其最初设想的问题域之外找到效用。尽管如此，可能的改进仍突出了QPU量身定制对量子软件实用的部署和可扩展性的重要性。索引术语 - 量价计算，软件工程，硬件软件共同设计，量子算法性能分析，量子应用的可扩展性
通过粗粒分量并发提高地球系统模型的可伸缩性 - 与图标v2.6.5建模系统的案例研究
摘要。在Exascale计算时代，具有前所未有的计算能力的机器可用。使这些大规模平行的机器有效地使用了数百万个核心，提出了一个新的挑战。需要多级和多维并行性来满足这种挑战。粗粒分量并发性提供了一个差异的并行性维度，该维度通常使用了通常使用的并行化方法，例如域分解和循环级别的共享内存方法。虽然这些主教化方法是数据并行技术，并且它们分解了数据空间，但组件并发是一种函数并行技术，并且分解了算法MIC空间。并行性的额外维度使我们能够将可扩展性扩展到由已建立的并行化技术设置的限制之外。，当通过添加组件（例如生物地球化学或冰盖模型）增加模型复杂性时，它还提供了一种方法来提高性能（通过使用更多的计算功率）。此外，货币允许每个组件在不同的硬件上运行，从而利用异质硬件配置的使用。在这项工作中，我们研究了组件并发的特征，并在一般文本中分析其行为。分析表明，组件并发构成“并行工作负载”，从而在某些条件下提高了可扩展性。这些通用考虑是
工程二氧化碳去除：可扩展性和耐用性
实现净零排放需要经济各个部门进行大规模变革，推动这一转变的努力正在加大。过去几年中，通过“气候创新 2050”计划，气候与能源解决方案中心 (C2ES) 与不同部门的领先公司密切合作，研究到 2050 年实现美国经济脱碳的挑战和解决方案。正如我们在《迈向零排放：美国气候议程》中所述，实现净零排放需要大规模变革，但也需要我们解决一些独立且紧迫的挑战。为了让政策制定者了解这些近期和长期问题，C2ES 发布了一系列“近距离观察”简报，以探讨脱碳挑战的重要方面，重点关注关键技术、关键政策工具和跨部门挑战。这些简报将探讨政策影响并概述到本世纪中叶实现净零排放所需的关键步骤。