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2023 年年度报告
市场对可提供更高瞬时功率、高功率密度及卓越效率的先进电源系统的需求。凭借在关键技术方面的专业知识，台达无疑是综合电源解决方案的领导者。这包括符合开放计算项目 (OCP) 和最新 Open Rack 版本 3 (ORV3) 的 18kW 电源架和散热解决方案，峰值效率超过 97.5%。台达为数据中心服务器、网络设备和 AI 服务器提供高效节能的电源。此外，我们还为 AI GPU 开发了一种创新的直流电压转换器，功率密度高达每立方英寸 5,300 瓦，超高能量转换效率为 98.3%。这意味着可以高效传输 AI CPU、GPU 和 xPU 所需的高瞬时直流功率。
提高AI模型的能源效率
对内存需求的显着影响，导致需要更少的硬件，因为该模型可以挤压成较少的GPU，这是提高能量效率的最具影响力的方法之一。●硬件：专用AI硬件（例如GPU或TPU）可以加速培训和推理。通用硬件（例如CPU）可以具有更大的灵活性，但在处理机器学习工作负载方面通常会很慢。在选择硬件时，应仔细考虑使用硬件，诸如内存能力，处理能力和对不同数据精度格式的支持。这是一个双层单词：虽然它建议了某些模型和功能优化某些硬件的机会，但它可能意味着尝试在其他硬件上运行模型或流程，例如，因为最佳硬件不可用或过于昂贵，导致效率降低。，45 46
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。
液冷 AI 开发系统
人工智能正迅速成为各行各业的主流技术。虽然目前的观点是，在人工智能训练方面表现出色的服务器必须位于数据中心的受控环境中，但这款配备强大 CPU 和 GPU 的全新创新型 Supermicro 液冷人工智能开发系统可让更多数据科学家、工程师和业务分析师做出更好的决策，同时降低运营成本。Supermicro 通过提供配备最先进 CPU 和 GPU 的人工智能服务器，以及可降低功耗和分贝水平的液冷创新技术，推动人工智能的发展。此外，通过额外购买可选的 NVIDIA AI Enterprise 软件和服务，SYS-751GE-TRT-NV1 是针对人工智能开发专业人士的完整解决方案。通过购买可选的 NVIDIA AI Enterprise 软件订阅，这个独特的系统即可随时投入使用，让开发人员和用户能够以比以往更短的时间提高工作效率。
通过《国防生产法》创建公共云
云计算是现代数字基础架构和人工智能技术堆栈的组成部分。1 AI依赖于云基础架构的计算能力，云计算由高级半导体芯片（GPU）提供动力。正如Ganesh Sitaraman和Tejas Narechania在VPA白皮书中显示的那样，AI Tech堆栈中的这些下层越来越集中在几家公司中。2他们和其他人认为，用于云计算的公共选择将向行业注入竞争和供应链的弹性，改善国家安全，并为公共目的支持研究和AI开发。3要创建自己的公共云基础设施，联邦政府需要获得GPU，以及其他基本投入。4国会当然可以在普通拨款过程中进行适当的资金。但如果没有
将人工智能部署到战术边缘：Tercero Technologies 是...
据 Evans 所说，“我辞职后决定专注于 FPGA，因为我知道它们将成为机器学习推理领域特定加速器中更重要的技术。事实证明，FPGA 在过去几年中确实发展迅速，包括 AMD 于 2022 年以 350 亿美元收购 FPGA 技术市场领导者 Xilinx。但当 SBIR 主题发布时，并没有提到 FPGA。相反，该主题暗示了另一种技术，例如 GPU，它在机器学习中非常流行。我冒了一点风险，写了我的提案，说 GPU 很棒，但 FPGA 是未来，是未来的发展方向。虽然有风险，但成功了。令我惊讶的是，我们是唯一一家入选第一阶段的公司。我当时并不知道这一点，但事实证明海军陆战队熟悉 FPGA 技术。”
希望与炒作：汽车的人工智能和自动驾驶
• 使用以数据为中心的方法和更大的数据集 • 研究更为复杂的问题 • 使用为深度学习编程的图形处理单元 (GPU) • 例如，自动驾驶汽车等自主系统 • 出乎意料的是，即使在特定问题上也比小模型做得更好
![课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm](/simg/g:\will\search\icon\source\3\30f978e944de08c9e836a60e904c269b4a7032a6.webp)
课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm
Course ID and Title: [EE508, Hardware Foundations of Machine Learning ] Units: 4 Term—Day—Time: [Spring 2025] — [Lecture Saturday 12:30-4:10pm – Discussion: TBD] Location: TBD Instructor: Arash Saifhashemi Office: TBD Office Hours: TBD Contact Info: saifhash@usc.edu Teaching Assistant: TBD Office: TBD Office Hours: TBD Contact信息：TBD目录描述ML内核：卷积，变压器，嵌入。加速器：GPU，输入/重量/输出固定加速器。分布式ML：数据，模型和混合动力并行。私人ML：同态加密和多方计算加速器。课程描述本课程为有兴趣建筑机器学习（ML）硬件和系统的ECE（电气和计算机工程）学生提供了独特的观点，例如图形处理单元（GPU）和加速器，以及设计可扩展的ML系统，例如基于云的ML ML培训和推动力。本课程向学生介绍了ML模型中通常看到的计算和内存访问内核，包括卷积，变形金刚和嵌入表。学生将学习如何将卷积转换为矩阵操作以及如何加速这些矩阵操作在硬件加速器上。它为ML加速器提供了3种不同的硬件设计范例：输入，输出和权重固定加速器。它对市场上ML硬件加速器（例如GPU和Tensor处理单元（TPU））提供了深入的了解。该课程还介绍了如何使用模型，数据和混合并行性等并行化方法扩展ML系统。该课程将使学生能够了解机器学习中的隐私基础知识，以及如何使用同型加密和多方计算来加速私人ML系统。