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Chatblas：第一个AI生成和便携式BLAS库
摘要 - 我们介绍Chatblas，这是不同CPU/GPU配置上的第一个AI生成和便携式基本线性代数子程序（BLAS）库。这项研究的目的是（i）评估当前大语言模型（LLMS）生成用于BLAS操作的便携式和HPC库的功能，以及（ii）定义与HPC目标相互作用的基本实践和标准，以提高HPC目标以提高AI型HPC代码的可信度和绩效水平。必须使用设备特异性解决方案高度优化生成的C/C ++代码，以达到高水平的性能。此外，这些代码非常依赖算法，从而为这项研究增加了复杂性的额外尺寸。我们使用了OpenAI的LLM Chatgpt，并专注于向量 - 向量Blas Level-1操作。Chatblas可以生成功能和正确的代码，达到高追求性水平，并且可以竞争甚至可以为供应商库提供更好的性能。
H.E.东盟秘书长Kao Kim Hourn博士 东盟战略政策框架，以促进一个自适应的东盟社区，具有更大的理解，宽容 东盟泥炭地管理策略2023-2030 领导者 - 宣传 - 数字经济 - 框架 - 23.-apterr-report_44th-ssom-amaf-22nd- ... 特别东盟投资报告2023 关于气候变化的联合声明，即联合国框架大会第29届会议的会议 可持续发展的文化和创造力 ald-epicentrum of Growth-Merged.pdf AI治理和道德的东盟指南 跨界式 - 迪沙斯特风险评估和scenario- ... H.E.东盟秘书长Kao Kim Hourn博士 结束备注 塑造明天的绿色，连接和可持续的明天
HPC和量子计算已经成为当今数据驱动的经济中的驱动力，从高级模拟和AI应用程序到开创性的科学发现的所有功能。全球HPC市场预计今年将超过600亿美元，东盟国家准备做出重大贡献。展望未来，预计到2032年，该市场将达到10065.3亿美元，增长率为7.7％。这项投资的经济案例令人信服。研究一致地表明，每1美元投资于HPC基础设施，可产生令人印象深刻的44美元经济回报。在我们对该设施的1600万美元投资中，我们预计在该地区至少会产生7亿美元的经济影响，进一步增强了东盟在数字时代的竞争力。
2024 年 9 月 17 日和 18 日，星期二和星期三
Jay Boisseau 是一位经验丰富、公认的先进计算技术领域的领导者和战略家，在该领域拥有超过 25 年的经验。Jay 是 Vizias 的首席执行官兼联合创始人，这是一家小型咨询公司，擅长 HPC、AI、技术社区建设和技术活动支持。Jay 还担任奥斯汀技术与社会论坛的执行董事兼创始人。他最近的主要工作包括担任戴尔科技的 HPC 和 AI 技术战略家，并领导和大力扩展全球戴尔 HPC 社区。此前，Jay 在德克萨斯大学奥斯汀分校创建并领导了德克萨斯高级计算中心 (TACC)，并在圣地亚哥超级计算机中心和北极地区超级计算中心工作。他获得了德克萨斯大学奥斯汀分校的天文学博士学位，以及弗吉尼亚大学的天文学和物理学学士学位。
公司研究实验室首席技术与创新办公室
• Artificial Intelligence: - Trustworth Ai to ensure properties of robustness of models based on machines learning (neural networks etc.) - Continue Learning to train nets that learn continuously from new data without forgetting the knowledge learned from previous data - parallelization of the training of neural networks through distributed techniques (we would need particularly) • HPC: - HPC Software HPC: HPC.评估和优化•量子加密后： - 非对称算法PQ的计算硬数学问题。 对各种原始类别及其脆弱性的分析也参考了呼叫NIST。 <关于原始候选人和/或新的加密分析路径的Diva提案 - 已知候选人。 •机器人技术： - 使用四倍体的不均匀地形上的运动和导航 - 自动移动掌握和操纵通用对象 - 语义映射 - quasi -direct -direct -drive -drive -actuary >• Artificial Intelligence: - Trustworth Ai to ensure properties of robustness of models based on machines learning (neural networks etc.) - Continue Learning to train nets that learn continuously from new data without forgetting the knowledge learned from previous data - parallelization of the training of neural networks through distributed techniques (we would need particularly) • HPC: - HPC Software HPC: HPC.评估和优化•量子加密后： - 非对称算法PQ的计算硬数学问题。对各种原始类别及其脆弱性的分析也参考了呼叫NIST。<关于原始候选人和/或新的加密分析路径的Diva提案 - 已知候选人。•机器人技术： - 使用四倍体的不均匀地形上的运动和导航 - 自动移动掌握和操纵通用对象 - 语义映射 - quasi -direct -direct -drive -drive -actuary >
高等教育新战略研究议程蓝图...
• BDVA（大数据价值协会），EuroHPC“研究与创新咨询小组”的另一个私营成员（ETP4HPC 和 BDVA 都将合作制定 EuroHPC 在 HPC 和 HPDA 领域的战略研究与创新议程）； • HiPEAC 和 BDEC，两个项目分别管理欧洲在系统架构和长期大数据与计算趋势方面的专业知识； • HPC 卓越中心和 PRACE，它们为应用用户的需求提供了宝贵的意见； • AIOTI（物联网创新联盟）——我们正在与该组织开展合作，以协调 HPC/HPDA 和 IoT 领域的建议； • 欧洲处理器计划（EPI）作为 EuroHPC 战略的基石，也将为即将出台的 SRA 提供意见。
P. Pilidis 博士 - CORE
图 4.5 TFU - LPC 运行线 .............................................................. 84 图 4.6 TFU - IPC 运行线 .............................................................. 85 .........................图 4.7 TFU - HPC 运行线 ...................................................................... 86 图 4.8 MTF - LPC 运行线 ...................................................................... 87 图 4.9 MTF - FAN 运行线 ...................................................................... 88 图 4.10 MTF - IPC 运行线 ...................................................................... 89 图 4.11 MTF - HPC 运行线 ...................................................................... 90 图 4.12 DBE - LPC 运行线 ...................................................................... 91 图 4.13 DBE - IPC 运行线 ...................................................................... 92 图 4.14 DBE - HPC 运行线 ...................................................................... 93 图 4.15 任务剖面图 ................................................................................ 94 图 4.16 马赫数对 SFC 的影响和净推力
高性能和创新计算 (HPIC) 报告...
由欧洲航天局 (ESA) 牵头的地球观测量子计算 (QC4EO) 计划 1 旨在探索量子计算与地球观测 (EO) 之间的潜在协同作用。该计划旨在确定有前景的用例，聚集两个社区，并为量子计算进步带来的机遇做好准备。量子计算有可能通过利用量子现象来提高性能、降低计算成本并解决 EO 中以前难以解决的问题。为了进一步探索高性能计算 (HPC) 和 EO 的交集，组织了 HPC 和创新计算 (HPIC) 研讨会。研讨会于 2023 年 10 月 12 日在意大利弗拉斯卡蒂的 ESA 地球观测中心 ESRIN 举行，汇集了来自 HPC 和 EO 领域的专家，讨论它们的相互联系、未来前景和挑战。此次活动的演讲嘉宾来自欧洲 HPC 中心，例如 FZ Julich、Cineca 和 CSC，以及来自 IQM 计算机公司、帕多瓦大学和 ESA 的代表。研讨会现场有 25 名与会者，另有 75 名参与者在线参加。本报告总结了各位演讲嘉宾的演讲和随后的讨论。
AI/ML 数据基础设施购买者指南
高性能计算 (HPC) 是科学发现的基石之一，尽管构成高性能计算基础设施的系统由于技术创新而发生了根本性的变化，但在过去 25-35 年中，提供数据的存储解决方案几乎没有发生任何变化。传统的旧式存储平台是由博士为博士设计的，其复杂性以及短视的性能模型已被证明难以管理。如今，由强大的 GPU 驱动的现代高性能计算平台正在成为主流，并已部署在媒体和娱乐、金融科技、生命科学和高性能数据分析等广泛而多样的行业中，然而，有些行业仍在使用上个世纪的这些传统存储解决方案为平台提供数据。实现结果和成果应该是使用 HPC 计算平台的主要目的，也是需要现代 HPC 存储解决方案的原因。
仔细研究 NSCC 新加坡更新的资源分配政策
• 必须为计算资源（即 CPU 核心小时数、GPU 卡小时数和存储）预留预算，作为整体项目补助金或应用项目资金的一部分。 • 申请 NSCC Singapore 资源需要获得批准的计算预算，但这并不保证资源分配。 • HPC 预算的成本必须基于云服务提供商 (CSP) 费率。这是为了确保如果申请不成功，项目有足够的预算使用 CSP 资源进行依赖 HPC 的研究。 • 成功的项目将在研究项目期间获得 HPC 资源。 • 所有获批和优先项目将授予并由管理其各自项目补助金的主办机构研究办公室负责。 • 更新后的政策将立即适用于所有新项目提交。
高性能机器学习（HPML）
首席研究科学家IBM T.J.纽约州沃森研究中心（Watson Research Center）在过去几十年中，高性能计算领域（HPC）一直在建立超级计算机来解决科学中一些最大的挑战。HPC是尖端技术（GPU，低潜伏期互连等）的地方用于解决科学和数据驱动的问题。ML当前成功的关键要素之一是能够对大量培训数据进行计算。今天，将HPC技术应用于ML算法是人工智能进展的基本驱动力。在本课程中，您将学习通常应用于超级计算软件的HPC技术，以及如何应用它们以从ML算法获得最大性能。您还将了解建立高效ML系统的技术。在需要大量计算能力和能量的大型基础模型（例如GPT和Llama）的时代，这尤其变得更加至关重要。本课程将引入有效的AI计算技术，用于培训和推理。主题包括模型压缩，修剪，量化，知识蒸馏，神经结构搜索，数据/模型并行性和分布式培训。该课程基于Pytorch和Cuda编程。课程结束时的目标，您将能够：