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Oracle用Exadata X10M
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大负荷部件对接机制
目前，空间站平台对接装置被动部分已完成定型，需要一种能够利用原位资源在轨组装大型有效载荷的对接机构。本文提出一种紧凑、高精度双组件对接机构的设计，用于大型空间载荷的对接。首先，提出主动侧和被动侧的参数设计，并建立捕获机构的约束方程。接下来，提出一种先粗校正、后精校正的渐进定位方法。分析双组件的校准和定位性能，初步捕获较大的偏差，随后实现电气和液压连接器的高精度对接。单、双组件的静态分析表明，承载能力与直径呈正相关。在原型测试期间，测得的最大位置偏差在X方向为0.12 mm，在Y方向为0.5 mm，在Z方向为0.07 mm。双组件联合操作时最大角度偏差为0.04°。最后，分析了轨道对接轴向和径向条件的影响，验证了载荷要求。本研究为未来大型空间载荷对接机构的研制提供了理论和技术指导。
关于澳大利亚国家的气体负荷电气化...
2024年12月的抽象脱碳我们的电力系统要求燃煤电厂退出并由间歇性可再生能源代替，以及多元化的弹性上限植物容量（即电池，抽水，燃气轮机）。它也需要电气市场电气化。在澳大利亚国家电力市场中，某些司法管辖区试图同时追求电力系统脱碳和电气化。使用平行电力和天然气市场模型中的40年的天气重新分析数据，我们确定了满足原始能源政策任务所需的生成植物投资任务，这些任务是可靠性和CO 2排放限制的成本最小化。出色的可再生投资任务是非常重要的，并且加速电气化可能会产生越来越多的燃煤电厂的意外影响。此外，在可再生能源遇到年度最低点时，需要较大的燃气轮机机队来应对间歇性。然而，在关键事件冬季，较大的燃气轮机机队会产生急性峰（气）负荷问题。气体客户的电气化减少了年度天然气需求，但具有讽刺意味的是，燃气轮机产量上升意味着最大需求的变化很小。这是一个悖论 - 电气化政策标志着气体网络的结构下降，但燃气轮机对于维持供应安全至关重要。需要仔细的投资计划和政策排序。关键字：电气化，可再生能源，天然气，唯一能源市场，可调度工厂容量。JEL代码：D52，D53，G12，L94和Q40。
通过SEGMEN培训
摘要：除了提供结构支持外，地热能桩基础可以提取和存储地热能作为用于加热和冷却建筑物的可再生，可持续和负担得起的解决方案。大多数能量桩都是现场混凝土桩，需要钻探昂贵且耗时的钻孔。另一种竞争性选择是由预制混凝土段制成的驱动能量桩，这些能量桩是大量且高质量的混凝土工厂铸造的，然后使用本文介绍的创新钢接头在建筑工地上运输和安装。除了提供结构完整性外，这些钢接头还可以为侧壁通道内部的流体循环管提供防泄漏的耦合，该循环循环管有使用铆接到接头的钢盖板屏蔽。预制驱动的桩基础可以用高强度的混凝土二次段，其宽度为27厘米或35厘米，通过钢接头组装。在350毫米桩中可以有270毫米桩或两个U环中有一个U环。钢销连接接头，易于耦合迅速连接管道。本文提出的钢接头提供了利用分段预制混凝土桩基础作为能量堆的机会。进行现场尺度的冲击测试和实验室弯曲测试，以确保由于新接头掺入而不会受到安装和服务动态力的影响。发现，分段驱动的能量桩很容易进行至少1000次打击而没有结构或泄漏故障，并且还表现出令人满意的弯曲刚度。
使用 oneDNN、oneDAL 和 OpenBLAS 为 AI 工作负载提供支持
重新设计软件以适应每个硬件平台具有限制性。开源和与平台无关的软件设计可实现在各种硬件平台上的互操作性，从而创建更灵活的开发者生态系统。
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本报告已更新。请访问 https://cset.georgetown.edu/wp-
AI 工作负载利用 InfiniBox®
Infinidat 的 RAG 工作流架构在 Kubernetes 集群上运行。想要使用本地数据运行 RAG 但没有可用 GPU 资源的用户可以利用云快速便捷地解决问题。我们的方法使用 Kubernetes 集群作为运行 RAG 管道的基础，从而实现高可用性、可扩展性和资源效率。借助 AWS Terraform，我们大大简化了 RAG 系统的设置，只需一个命令即可运行整个自动化。同时，在 InfiniBox 本地和 InfuzeOS™ Cloud Edition 之间运行的相同核心代码使复制变得轻而易举。在 10 分钟内，一个功能齐全的 RAG 系统就可以在 InfuzeOS Cloud Edition 上处理您的数据。
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