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数据的弹性和安全性咨询指南...
乘车前往电子商务。1.2数字基础架构，特别是云和数据中心等计算基础架构（“ DCS”）已成为新加坡经济不可或缺的一部分。计算基础设施支持我们的日常工作和生活，我们对数字化的依赖将随着数字化而增加。计算基础设施的韧性和安全性很重要。虽然计算基础架构运营商已经促进了弹性和安全性，但偶尔会发生服务事件，这可能会对经济产生重大影响并破坏用户的信心。1.3数据中心的弹性和安全性咨询指南（“指南”）制定了有关新加坡计算基础架构的弹性和安全性最佳实践指南，涵盖了DC运营商（“ DCOS”）如何通过计划持续的持续性和采用适当的商业和量身定期的DC来管理DCS的弹性和安全风险，并进行适当的量度和量身定期级别。虽然指南是自愿采用的，但鼓励DC采用该准则，因为这不仅会提升自己的韧性和安全姿势，而且还可以在竞争激烈的市场中与众不同。这也将使对DCS用户的信心更大，因为其业务所依赖的数字基础架构具有弹性和安全。这些准则将定期更新，以结合行业和技术发展，事件的学习要点以及行业反馈。2.2基础设施风险。这些是由于对DC设计的风险不足而产生的风险。2对DCS 2.1的弹性和安全性的主要风险2.1 DC的弹性和安全性的关键风险在3个主要领域 - DC基础设施，治理和网络安全。关键风险领域是：电力管理 - 例如，电力不足造成的电力破坏风险
为主权人工智能建设电信人工智能工厂
在生成式人工智能时代，数据中心是新的计算单元，而不是单个服务器。机架中多个节点上互连的 GPU、CPU、内存、存储和其他资源协调着大规模人工智能工作流程。这种基础设施需要高速、低延迟的网络结构、精心设计的冷却技术和电力输送，以维持每个数据中心环境的最佳性能和效率。Supermicro 的 SuperCluster 解决方案提供了构建、定制和部署快速发展的生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的基础构建模块。交钥匙数据中心解决方案加快了任务关键型企业用例的交付时间，并消除了构建大型计算集群的复杂性。这种计算基础设施以前只能通过密集的设计调整和耗时的超级计算资源优化来实现。
探索 Versal AI 引擎以加速基于模板的大气平流模拟
AMD Xilinx 的全新 Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是一种 FPGA 架构，将可重构结构与其他片上强化计算资源相结合。AI 引擎就是其中之一，通过以高度矢量化的方式运行，它们提供了大量原始计算，这可能对包括 HPC 模拟在内的一系列工作负载有益。然而，这项技术仍处于早期阶段，尚未证明其可以加速 HPC 代码，缺乏基准测试和最佳实践。本文提供了一份经验报告，探讨了将 Piacsek 和 Williams (PW) 平流方案移植到 Versal ACAP 上，使用该芯片的 AI 引擎来加速计算。平流是一种基于模板的算法，在大气建模中很常见，包括最初开发该方案的几个气象局代码。使用该算法作为载体，我们探索了构建 AI 引擎计算内核的最佳方法，以及如何最好地将 AI 引擎与可编程逻辑连接起来。使用 VCK5000 与 VCK5000 和 Alveo U280 上的非 AI 引擎 FPGA 配置以及 24 核 Xeon Platinum Cascade Lake CPU 和 Nvidia V100 GPU 评估性能，我们发现虽然结构和 AI 引擎之间的通道数量是一个限制，但通过利用 ACAP，我们可以将性能提高一倍与 Alveo U280 相比。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器 - cloudfront.net
在训练场景中，英特尔® Gaudi® 3 加速器相对于上一代产品几乎所有的先进功能都发挥了作用。由于训练场景是计算密集型的，因此增加的计算比率可带来立竿见影的效果。增加的 HBM 带宽允许更大的计算来体现增加的计算能力。此外，更大的 HBM 容量也有助于提高性能。更大的 HBM 容量允许增加批处理大小，从而实现更高的计算利用率，并避免重新计算某些部分工作负载或避免模型并行拆分，从而在运行时增加网络操作。一般而言，LLM 推理吞吐量由可用的 HBM 带宽决定，可用于读取模型参数和上下文窗口。将英特尔® Gaudi® 3 加速器与英特尔® Gaudi® 2 加速器进行比较时，我们发现对于小型 LLM（13B 大小的模型或更小），加速比与两代加速器之间的 HBM 带宽比率相似，大约为 1.5 倍。然而，当比较较大的 LLM 模型（如 LLama-70B 和 Falcon-180B）时，我们看到改进大于 HBM 带宽比，并且超过了 2 倍的比率。更大的改进是由于英特尔® Gaudi® 3 加速器可用的内存容量更大。这种更大的容量允许使用更大的批处理大小，因此可以在给定的时间内处理更多的样本。
嘉宾专栏：决策树与通信之间的计算模型 1
通信复杂性研究计算一个函数所需的通信量，该函数的值取决于分布在多个实体之间的信息。姚期智 [Yao79] 于 40 多年前发起了通信复杂性研究，如今它已成为理论计算机科学的核心领域，在数据结构、流算法、属性测试、近似算法、编码理论和机器学习等不同领域都有广泛应用。教科书 [KN06,RY20] 对该理论及其应用进行了出色的概述。在通信复杂性的基本版本中，两个玩家，分别称为 Alice 和 Bob，希望计算一个函数 F : X × Y →{ 0 , 1 }，其中 X 和 Y 是一些有限集。Alice 持有一个输入 x ∈ X，Bob 持有一个输入 y ∈ Y，他们希望通过按照某种协议来回发送消息来计算 F(x, y)。重要的是，Alice 和 Bob 具有任意的计算能力，因为我们只关心计算该函数需要交换多少信息。目标是设计低成本协议，以 Alice 和 Bob 交换的位数来衡量（在最坏情况下），理想情况下，我们会显示感兴趣的通信问题的通信复杂度的严格上限和下限。让 D cc ( F ) 表示确定性协议在所有输入上正确计算 F 的最低可实现成本。
企业的量子QuickStart程序。
成立于2017年，Strangeworks消除了进入量子的障碍，因此您可以专注于组织的建筑价值。通过提供最完整的量子生态系统，奇怪的工作平台可访问三种类型的高级计算：经典，量子启发和量子计算。随着应用程序越来越多地集成到现有工作流中的应用程序，业务管理工具使管理团队，计费和计算资源变得易于使用，Strangeworks使从入职转移到执行变得简单。
雅典娜ai
雅典娜AI的能力旨在通过推动传感器来提高效应效率并创造决策优势，同时减轻对任务的风险来提高防御能力。Athena通过利用人工智能将数据自动化为情报过程来实现这一目标，以实现更健壮，加速的战术决策。雅典娜的核心功能包括：AI州AI。雅典娜创建定制和复杂的AI神经网络，以分析数据饱和的战斗空间，向指挥官迅速和自治地揭示关键信息。可信赖的军事决策支持。通过行业和学术合作，雅典娜（Athena）建立了道德AI-ON-ON-the-the-the-the-the-n-On-On-On-On-n-On Decision支持，从而增强并增强了指挥，控制和通信，机器人技术和自治系统以及联合火灾。不可知论的整合。Athena AI可以轻松地将我们的AI网络与不同的平台，光学（EO，IR，高光谱），Edge Compute设备，网络节点和各种战斗管理应用程序集成在一起，以创建当今未来的AI增强系统。
AWS加拿大联邦监管金融机构的用户指南
客户负责其在云中的安全性。客户责任由客户选择的AWS云服务确定。所选服务确定客户必须在其安全责任的一部分中执行的配置工作数量。例如，诸如Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）之类的服务被归类为基础架构为服务（IAAS），因此要求客户执行所有必要的安全配置和管理任务。部署EC2实例的客户负责管理访客操作系统（包括更新和安全补丁），客户在实例上安装的任何应用程序软件或实用程序以及AWS安全组的配置。安全组充当防火墙，可控制虚拟私有云（VPC）中允许的流量和从资源中的流量。客户可以选择端口和协议以允许入站流量和出站流量。对于每个安全组，客户为入站流量和出站流量添加单独的规则集。
人工智能的法律问题 (v. 3.0)
1.变化的速度。摩尔定律——计算机芯片上可容纳的晶体管数量每两年翻一番的观察结果——长期以来一直是计算机技术变化速度的代名词。但摩尔定律并没有捕捉到人工智能（“AI”）当前变化速度的程度。训练最复杂算法所需的计算机处理能力（通常称为“计算”）现在每 3.5 个月翻一番。2012 年至 2018 年间，最苛刻模型的计算要求增加了 300,000 倍 2，到 2019 年中期，估计训练单个复杂算法的成本（以计算和电力计算）可能超过 300 万美元。3 这种飞速的变化意味着人工智能正在成为“第四次工业革命”的主要驱动力，这一术语（继蒸汽、电力和计算之后）由达沃斯创始人克劳斯·施瓦布为目前正在进行的深度数字化转型而创造。4