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genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。
StreamBrain：一种用于 CPU、GPU 和 FPGA 上的类脑神经网络的 HPC 框架
摘要 基于反向传播的现代深度学习方法越来越受欢迎，并已用于多个领域和应用领域。与此同时，还有其他鲜为人知的机器学习算法，它们具有成熟而坚实的理论基础，但其性能仍未被探索。类似大脑的贝叶斯置信传播神经网络 (BCPNN) 就是一个例子。在本文中，我们介绍了 StreamBrain——一个允许基于 BCPNN 的神经网络实际部署在高性能计算系统中的框架。StreamBrain 是一种领域特定语言 (DSL)，概念上类似于现有的机器学习 (ML) 框架，并支持 CPU、GPU 甚至 FPGA 的后端。我们通过经验证明 StreamBrain 可以在几秒钟内训练著名的 ML 基准数据集 MNIST，并且我们是第一个在 STL-10 大小网络上展示 BCPNN 的人。我们还展示了如何使用 StreamBrain 进行自定义浮点格式训练，并说明了使用 FPGA 对 BCPNN 使用不同 bfloat 变体的影响。关键词 HPC、无监督学习、表示学习、神经网络、AI、新兴机器学习、BCPNN、GPU、FPGA
将多GPU加速度的功率利用为量子交互计算内核程序
摘要：我们报告了一种新的多GPU从头算，hartree- fock/密度功能理论实现将整体化为开源量子相互作用计算内核（快速）程序。详细介绍了电子排斥积分的负载平衡算法和多个GPU之间的交换相关性。进行了多达四个GPU节点进行的基准测试研究，每个节点包含四个NVIDIA V100-SXM2型GPU表明，我们的实力能够实现出色的载荷平衡和高平行的效率。对于代表性的培养基到大蛋白/有机分子系统，观察到的平行官方率在Kohn- -假基质形成中保持在82％以上，而对于核梯度计算，则保持高于90％。在所有经过测试的情况下，NVIDIA A100，P100和K80平台上的加速度也已经实现了高于68％的平行官方，这为大规模的初始电子结构计算铺平了道路。
利用张量网络方法在现代 GPU 上进行高效的量子电路模拟
随着量子硬件的快速发展，量子电路的高效模拟已变得不可或缺。主要的模拟方法基于状态向量和张量网络。随着目前量子器件中量子比特和量子门的数量不断增加，传统的基于状态向量的量子电路模拟方法由于希尔伯特空间的庞大和广泛的纠缠而显得力不从心。因此，野蛮的张量网络模拟算法成为此类场景下的唯一可行解决方案。张量网络模拟算法面临的两个主要挑战是最优收缩路径寻找和在现代计算设备上的高效执行，而后者决定了实际的效率。在本研究中，我们研究了此类张量网络模拟在现代 GPU 上的优化，并从计算效率和准确性两个方面提出了通用的优化策略。首先，我们提出将关键的爱因斯坦求和运算转化为 GEMM 运算，利用张量网络模拟的具体特性来放大 GPU 的效率。其次，通过分析量子电路的数据特性，我们采用扩展精度保证模拟结果的准确性，并采用混合精度充分发挥GPU的潜力，使模拟速度更快、精度更高。数值实验表明，在Sycamore的18周期情况下，我们的方法可以将随机量子电路样本的验证时间缩短3.96倍，在一台A100上持续性能超过21 TFLOPS。该方法可以轻松扩展到20周期的情况，保持相同的性能，与最先进的基于CPU的结果相比加速12.5倍，与文献中报道的最先进的基于GPU的结果相比加速4.48-6.78倍。此外，本文提出的策略对
GPU增强DFTB-METADYNANINAGS用于预测...静态和可编程催化剂中的能量流
催化加工仍然是世界上最能源密集型制造部门，它消耗了为材料，化学物质和燃料生产化学转化的能力。[1]单独使用化石燃料衍生的氢的氨的合成消耗了1-2％的全球能源，使其成为CO 2排放的主要来源，尤其是在此过程中消耗的碳氢化合物衍生的H 2。[2]其他主要化学物质，包括乙烯，丙烯，甲醇以及由苯，甲苯和二甲苯（BTX）组成的芳香剂的混合物，每年在其制造中消耗多个能量。[1]这些大规模的过程除了具有巨大的能源需求外，还发出了伴随二氧化碳的含量，使其成为提高效率的关键目标，以实现全球可持续性目标。
约书亚·巴基塔（Joshua Bakita）：研究声明，2025年1月
在GPU销售的驱动下，NVIDIA现在超出了AMD和英特尔的总和。1世界正在发生变化，而GPU（而不是CPU）迅速成为计算机系统中最重要的处理器。GPU已使新的网络物理系统从智能助理到自动驾驶汽车。现实世界的安全性或可用性涉及对这些系统施加实际的响应时间截止日期。此类系统也可能需要运行多个AI任务，例如一个DNN与其他AI任务一起用于对话界面，以便在自动驾驶汽车中进行对象检测或计划。但是，这引起了问题 - 如何将GPU的任务安排到GPU上，同时可靠地满足截止日期？我通过（1）开发优先级的调度程序来解决GPU时间，以及（2）将分区系统分配到将GPU内核分配在共同运行的任务之间。后一种技术通过增加GPU核心始终进行未决的工作的可能性来提高GPU效率。我所有的工作得到了（3）NVIDIA的GPU架构的广泛反向工程的支持。与其他工作不同，我强调了在GPU上未修改任务的系统级调度 - 金如何在商品系统中进行CPU计划。实用性对我的工作至关重要，因此我专注于与现有GPU硬件和软件堆栈一起使用的技术。我的工作在过去五代NVIDIA GPU中都是开源的，并且都参与并通过了工件评估。
使用多 GPU 平台实现脑癌检测术中高光谱成像的实时计算
摘要 有多种原因使得脑癌识别成为神经外科医生在手术过程中的一项艰巨任务。由于脑肿瘤具有弥漫性，会渗透到周围的健康组织中，因此外科医生的肉眼有时不足以准确描绘脑肿瘤的位置和扩散范围。因此，为了改善手术效果并提高患者的生活质量，提供准确癌症界定的支持系统至关重要。作为欧洲“高光谱成像癌症检测”（HELICoiD）项目的一部分，开发的脑癌检测系统满足了这一要求，它利用了一种适合医学诊断的非侵入性技术：高光谱成像 (HSI)。该系统必须满足的一个关键约束是提供实时响应，以免延长手术时间。表征高光谱图像的大量数据以及分类系统执行的复杂处理使得高性能计算 (HPC) 系统对于提供实时处理至关重要。本工作中开发的最有效的实现利用了图形处理单元（GPU）技术，能够在不到三秒的时间内对数据库中最大的图像（最坏情况）进行分类，基本上满足了外科手术 1 分钟的实时约束，成为在不久的将来实现高光谱视频处理的潜在解决方案。
2024 年电池 OpenCloud 报告
资料来源：高盛研究。注：增量 AI ARR 隐含自 Nvidia 的数据中心收入。电池估计和假设包括 25,000 美元 GPU ASP、归因于云提供商的数据中心收入百分比、每 GPU/小时成本和 GPU 利用率。云巨头包括 AWS、GCP 和 Azure。
NVIDIA DGX A100 数据表
A100 80GB GPU 的 GPU 内存带宽比 A100 40GB GPU 增加了 30%，成为全球首款每秒 2 兆字节 (TB/s) 的 GPU。与上一代 NVIDIA GPU 相比，它的片上内存也显著增加，包括 40 兆字节 (MB) 的二级缓存，其容量几乎增加了 7 倍，从而最大程度地提高了计算性能。DGX A100 还首次推出了第三代 NVIDIA ® NVLink ®，将 GPU 到 GPU 的直接带宽提高了一倍，达到每秒 600 千兆字节 (GB/s)，几乎比 PCIe Gen 4 高 10 倍，并且新的 NVIDIA NVSwitch ™ 比上一代快 2 倍。这种前所未有的强大功能可以最快地解决问题，使用户能够应对以前不可能或不切实际的挑战。
计算机处理设备 | 10 种类型、定义...
1. 中央处理器帮助并协助操作系统运行。 2. CPU 帮助执行算术和逻辑运算。 3. CPU 能够处理输入 | 输出和管理存储。 4. GPU 有助于处理和处理高质量图像和图形。 5. GPU 还有助于加速视频编码和解码过程。 6. GPU 有助于机器学习和人工智能。