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非洲的人工智能 (AI) 部署：优势、......
致谢 本研究是在开放非洲创新研究 (Open AIR) 网络的支持下进行的，该网络是开普敦大学、约翰内斯堡大学、开罗美国大学、肯尼亚斯特拉斯莫尔大学、尼日利亚高级法律研究所和渥太华大学之间的合作伙伴关系。我们感谢 Open AIR、加拿大社会科学与人文研究委员会 (SSHRC) 和国际发展研究中心 (IDRC) 对本研究提供的支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定代表研究资助者的观点。本文包括作者在渥太华大学法律、技术和社会中心 (CLTS) 主办的 2020 年 We Robot 虚拟会议上提交的论文的部分内容 (CLTS, 2020)。
高级反应堆原型部署的环境合规路线图
作为电力系统发电设施的一部分操作，或以任何其他方式操作，目的是证明适用于这种反应堆的商业应用。•如果所需的DOE网站完成了一个选址或编程EIS分析高级反应堆部署
Red Hat OpenShift 集群部署入门
• 基于行业标准 Kubernetes 构建的更高级别的集群和编排解决方案——Google 的一项开源计划 • Docker/容器集群和编排的替代方案 • 企业级开源容器编排和管理工具
使用图形编译器和容器优化 AI 训练部署
摘要 — 基于深度神经网络 (DNN) 或深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 应用因其在解决图像分析和语音识别等问题方面的成功而变得流行。训练 DNN 需要大量计算，而高性能计算 (HPC) 一直是 AI 发展的关键驱动力。虚拟化和容器技术促成了云和 HPC 基础设施的融合。这些具有不同硬件的基础设施增加了部署和优化 AI 训练工作负载的复杂性。可以使用特定于目标的库、图形编译器以及通过改进数据移动或 IO 来优化 HPC 或云中的 AI 训练部署。图形编译器旨在通过为目标硬件/后端生成优化代码来优化 DNN 图的执行。作为 SODALITE（Horizon 2020 项目）的一部分，MODAK 工具旨在优化软件定义基础设施中的应用程序部署。 MODAK 使用数据科学家的输入和性能建模，将最佳应用程序参数映射到目标基础架构并构建优化的容器。在本文中，我们介绍了 MODAK，并回顾了 AI 的容器技术和图形编译器。我们说明了使用图形编译器和 Singularity 容器优化 AI 训练部署。使用 MNIST-CNN 和 ResNet50 训练工作负载的评估表明，定制的优化容器优于 DockerHub 的官方映像。我们还发现图形编译器的性能取决于目标硬件和神经网络的复杂性。索引术语 —MODAK、SODALITE、HPC、云、性能优化、AI 训练、Singularity 容器、图形编译器
对边缘 AI 推理进行基准测试：衡量实际部署的性能和效率
随着人工智能 (AI) 硬件和机器学习 (ML) 算法的发展，半导体行业开发了新一代标准化基准，例如 MLPerf™，用于衡量特定于 AI 的工作负载和推理能力的性能。这些基准包括 IBM DVS128 Gesture Dataset、ImageNet 和 GLUE。尽管一些基准测试组织继续引入新的领域和子类别来衡量边缘的 AI 推理，但这些新增内容通常受到过分强调孤立 TOPS 的限制，并且无法有效量化以功耗为主要关注点的实际用例的结果。
Citrix Xenapp和Xendesktop 7.15 LTSR FIPS 140-2样本部署
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在增强的岩石风化部署中的二氧化碳去除定量
请注意，本文档并非旨在阐明可量化ERW部署的NETCDR的可推广标准要求。是级联团队的评估，即ERW途径处于标准化阶段，在围绕固定的部署惯例固定要求之前，需要更多的实际部署。这项评估的关键基本原理是部署环境的异质性要求采用定量方法，这些方法是针对特定部署的特定地点环境而定制的，并且在途径的此阶段，透明地报告现场表征，测量方法和量化量可能会使围绕单个方法汇总的较高影响。在我们可以更可靠地表征不同部署设置中定量的最佳实现之前，需要从各个环境中部署和农艺设置进行其他数据。我们认为，提出标准可以在过度狭窄的一组测量方法上创建过早的锁定。在此阶段，我们认为，从业者最好在不同的农作物系统，土壤系统，地形和操作限制中保留多样性和灵活性，以最大程度地提高学习。
