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利用英特尔® 以太网 800 系列克服 AI 基础设施挑战
在展示了英特尔以太网 E810 网络适配器和 NVIDIA Mellanox ConnectX-5 适配器之间的性能对等后，该团队正在评估即将发布的英特尔以太网 E830 网络适配器，该适配器提供高达 200 千兆位每秒 (Gbps) 的最大数据速率、PCIe 5.0x8 主机互连支持、精确的计时功能以及全面的安全性和可管理性功能。网络适配器可以支持更高的带宽工作负载要求。该团队还在考虑英特尔® 基础设施处理单元 (IPU) 适配器。英特尔 IPU 适配器能够执行各种与基础设施相关的任务，包括隔离租户和提供商网络和存储 (NVME) 卸载、安全性、存储和虚拟化以及网络。
2024科学技术奖的申请人名单
20教授Jamari博士，St，MT，IPU Diponegoro University diponegoro University Dual Emarition的Diponegoro University diponegoro University dubibility total Hip假体的设计与开发可容纳穆斯林祈祷运动
建立和平的人类安全和共同的安全
四年后，在2022年3月，在印度尼西亚努沙Dua举行的第144届IPU大会上通过了另一项决议，重新思考和重新设计和平进程的方法，以促进持久和平。该决议强调，实现和平与安全的成功努力倾向于包括受冲突影响最大的人，并赋予他们作为和平的代理人。它也扩大了对冲突的传统理解，认识到不安全感可能来自许多方向，并且社区始终是第一个感受到这一点的人。预警机制是登记不满和开始调解的关键，而包容性，人权和保护边缘化社区的关键对于可持续和平至关重要。该决议还任务IPU开发此工具包，以帮助议会议员（MPS）预防冲突。
到达边缘的边缘：太空图像分析
由于卫星部件尺寸和成本的减小，卫星的使用范围越来越广。因此，一些规模较小的组织已经有能力部署卫星，并在卫星上运行各种数据密集型应用程序。一种流行的应用是图像分析，用于检测陆地、冰、云等，以进行地球观测。然而，卫星中部署的设备的资源受限性质给这种资源密集型应用带来了额外的挑战。在本文中，我们介绍了为卫星构建图像处理单元 (IPU) 的工作和经验教训。我们首先研究各种边缘设备（比较 CPU、GPU、TPU 和 VPU）在卫星上进行基于深度学习的图像处理的性能。我们的目标是确定能够实现准确结果并在工作负载变化时具有灵活性的设备，同时满足卫星的功率和延迟限制。我们的结果表明，ASIC 和 GPU 等硬件加速器对于满足延迟要求至关重要。然而，最先进的配备 GPU 的边缘设备可能会消耗过多的电力，无法部署在卫星上。然后，我们使用从性能分析中获得的结果来指导即将进行的卫星任务的 IPU 模块的开发。我们详细介绍了如何将此类模块集成到现有的卫星架构中，以及利用此模块支持各种任务所需的软件。
使用PYSCFIPU生成QM1B
在计算机视觉和自然语言处理中基础模型的出现导致下游任务取得了巨大进展。通过数十亿个培训示例的数据集启用了这一进度。类似的好处尚未解锁量子化学，其中深度学习的潜力受到相对较小的数据集的限制，该数据集具有100K至20m的训练示例。这些数据集的大小限制，因为标签是使用密度功能理论（DFT）的准确（但要求的）预测进行计算的。值得注意的是，使用CPU超级计算机创建了先前的DFT数据集，而无需利用硬件加速度。在本文中，我们通过使用智能处理单元（IPU）引入数据生成器PYSCF IPU迈出了使用硬件加速器的第一步。这使我们能够创建数据集QM1B，其中包含9-11个重原子的十亿培训示例。我们证明，简单的基线神经网络（SCHNET 9M）通过简单地增加训练数据的量而没有其他电感偏见来提高其性能。为了鼓励未来的研究人员负责任地使用QM1B，我们重点介绍了QM1B的一些局限性，并强调了DFT选项的低分辨率，这也是更大，更准确的数据集的动力。代码和数据集。
性能和功耗：使用 CARAML 对加速器上的 AI 工作负载进行系统评估
摘要 — 机器学习 (ML) 技术的快速发展推动了专用硬件加速器的发展，旨在促进更高效的模型训练。本文介绍了 CARAML 基准测试套件，该套件用于评估在一系列硬件加速器上训练基于 Transformer 的大型语言模型和计算机视觉模型时的性能和能耗，包括 NVIDIA、AMD 和 Graphcore 的系统。CARAML 提供了一个紧凑、自动化、可扩展和可重复的框架，用于评估各种新型硬件架构中 ML 工作负载的性能和能耗。本文详细讨论了 CARAML 的设计和实现，以及一个名为 jpwr 的自定义功率测量工具。索引术语 — 机器学习、能量、NLP、计算机视觉、AI、性能测量、基准、GPU、IPU、加速器
参议院的战略计划，2021-2026
ACCRONYMS AND ABBREVIATIONS ACP : African, Caribbean and Pacific Group of States AU : African Union COVID : Coronavirus Disease CPA : Commonwealth Parliamentarian Assembly EAC : East African Community EALA : East African Legislative Assembly EU : European Union FP : Forum of Parliaments H.E : His Excellency ICGLR : International Conference on the Great Lakes Region ICT : Information, Communication and Technology IPU : I nter-Parliamentary Union M&E : Monitoring and Evaluation MINECOFIN : Ministry of Economic Planning and Finance MININFRA : Ministry of Infrastructure NST : National Strategy for Transformation OL : Organic Law PAP : Pan-African Parliament RDB : Rwanda Development Board RMI : Rwanda Management Institute SDGs : Sustainable Development Goals SMART : Specific, Measurable, Achievable, Realistic and及时
在线多模式转向三方对话的预测
预测多方对话中的转变对于提高口语对话系统的可用性和自然流程至关重要，从而为对话剂提供了实质性的增强。我们提出了一种基于窗口的新方法，可以通过利用尖端预训练的语言模型（PLM）和经常性的神经网络（RNN）的能力来实时进行实时的转变末端。我们的方法将Distilbert语言模型与封闭式复发单元（GRU）融合在一起，以在线方式准确预测转弯点。我们的AP-PRACH可以显着胜过基于常规的临时单元（IPU）的预测方法，这些方法通常忽略了在动态对话中重叠和中断的细微差别。这项研究的潜在应用很重要，尤其是在虚拟药物和人类机器人相互作用的领域。我们可以促进我们准确的在线预测模型，以增强这些应用程序中的用户体验，从而使它们更自然，无缝整合到现实世界中的对话中。