对平行系统的荣誉表示,塞拉利昂北部铁路(Sierra Northern Railway)加利福尼亚州文图拉县 - (1月##,2024年) - 塞拉利昂北部铁路和Sunburst Train Applaud Parlatel Systems在南加州的新“平台”测试中取得了成功。并行系统上个月宣布,他们的大型电动货车现在可以“通过保险杠到保险杠接触形成排”。这种自动排的排列消除了对贸易耦合的需求。现在,其无人电动连接允许在铁路网络上对货运进行分类。“看到这种情况就在我们的后院发生真是太糟糕了,”塞拉北部铁路总裁肯南·布尔德三世说。“当我们指定一条铁轨以使用菲尔莫尔以东的平行系统时,我们对他们在行业中所做的工作感到兴奋货运汽车,独立制动和保险杠到碰碰的提高能量效率都在Railyard和货运交付中急需的灵活性。做得好,并行系统。” Sunburst火车的母公司塞拉北部铁路和Mendocino Railway在Mulople铁路服务上使用Innovaoons:在Santa Paula中以铁路的形式添加独特的娱乐机会Sierra Northern Railway(Sera)于2003年通过两条北加州短线铁路合并:塞拉铁路公司和Yolo Shortline Railroad。该公司于2022年成为圣保罗分公司线的合同运营商。圣保罗分支线最初是由南部太平洋铁路(Southern Pacifif)在1887年以标准规模的铁路建造的。该赛道被南部太平洋地区广泛使用,直到1950年代,沿着圣克拉拉河沿线的柑橘却将柑橘拖到包装上。购买了该线
在研究生物神经网络等复杂动态系统时,模拟是继实验和理论之后的第三大支柱。当代脑规模网络对应于几百万个节点的有向随机图,每个节点的入度和出度为几千条边,其中节点和边分别对应于基本生物单位、神经元和突触。神经元网络中的活动也很稀疏。每个神经元偶尔会通过其传出突触向相应的目标神经元发送一个短暂的信号(称为尖峰)。在分布式计算中,这些目标分散在数千个并行进程中。空间和时间稀疏性代表了传统计算机上模拟的固有瓶颈:不规则的内存访问模式导致缓存利用率低。使用已建立的神经元网络模拟代码作为参考实现,我们研究了恢复缓存性能的常用技术(例如软件诱导预取和软件流水线)如何使实际应用程序受益。算法更改可将模拟时间缩短高达 50%。该研究表明,分配了本质上并行计算问题的多核系统可以缓解传统计算机架构的冯诺依曼瓶颈。
NREL 和 RailTEC 将评估 Parallel 车辆的能源效率和环境效益。Parallel 的技术将是 NREL 先进机车技术和铁路基础设施优化系统 (ALTRIOS) 软件评估的首批技术之一。ALTRIOS 是由 ARPA-E 资助的工具,旨在模拟和优化能源转换和存储动态、列车动态、交会通行计划(详细列车时刻表)和货运需求驱动的列车调度。ALTRIOS 将帮助确定 Parallel 运行和维护其系统所需的最佳能量,使公司能够满足充电需求。该软件还将评估分布式储能的优点,并研究使用自动驾驶汽车实现的网络容量和弹性的提高。
并行和分布式仿真领域出现于 20 世纪 70 年代和 80 年代,由两个截然不同、相互重叠的研究团体发起。一方面,并行离散事件仿真 (PDES) 团体致力于通过利用高性能计算平台来加速离散事件仿真的执行。大约在同一时间范围内,分布式仿真团体从国防团体的研究和开发工作中发展而来,该团体专注于将单独开发的仿真互连起来,这些仿真在通过局域网和广域网互连的计算机上执行。这项研究最初侧重于用于训练目的的仿真,但很快扩展到包括物理设备的分析、测试和评估等领域。虽然 PDES 和分布式仿真之间存在重要差异,但也存在许多共同的问题。在这里,我们非正式地将并行和分布式仿真描述为一个领域,它涵盖了这两个团体在从紧密耦合的并行计算平台到通过广域网连接的松散耦合机器等平台上执行单个仿真程序时出现的问题。
并行和分布式仿真领域出现于 20 世纪 70 年代和 80 年代,由两个截然不同、相互重叠的研究团体发起。一方面,并行离散事件仿真 (PDES) 团体关注通过利用高性能计算平台来加速离散事件仿真的执行。大约在同一时间范围内,分布式仿真团体从国防团体的研究和开发工作中发展而来,该团体专注于将通过局域网和广域网互连的计算机上执行的单独开发的仿真进行互连。这项研究最初侧重于用于培训目的的仿真,但很快扩展到包括物理设备的分析、测试和评估等领域。虽然 PDES 和分布式仿真之间存在重要差异,但也存在许多共同的问题。在这里,我们非正式地将并行和分布式模拟描述为一个领域,它涵盖了这两个社区在从紧密耦合的并行计算平台到通过广域网连接的松散耦合机器的平台上执行单个模拟程序而产生的问题。