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CMSC416：并行计算简介...
指标类型是评估各个领域的程序性能的重要工具。 “解决方案的时间”和“每个设置时间（迭代）”指标提供了有关完成程序内特定任务或迭代的效率的见解。这些指标对于了解程序如何迅速提供结果至关重要。诸如“科学进步”之类的指标通过量化在给定时间范围内实现有意义的科学结果的速度来提供更细微的观点。该指标在研究和科学计算环境中特别相关，在研究和科学计算环境中，发现的步伐至关重要。 “每秒浮点操作（flop/s）”和数据点之间的比较（例如加速和效率）提供了对程序的计算效率的见解。通过测量数学操作的速率或比较通过并行化获得的绩效提高，这些指标有助于优化程序执行。尽管它们多样性，但这些指标统称有助于理解计划绩效的速度和有效性，从而为优化和决策提供了宝贵的见解。数据收集完成后，下一步涉及分析关键性能指标（KPI），例如峰值失败/s，峰值存储器带宽和峰网络带宽。这些指标提供了有关系统的最大计算和数据传输功能的见解。但是，由于各种因素，实现峰值性能通常难以捉摸。实际上，实际性能通常范围从广告上的峰值性能的20％到40％不等。峰值性能代表了系统性能的理论上限，通常由硬件制造商宣传。上下文在确定可实现的绩效水平方面起着至关重要的作用；例如，在深度学习应用中，性能接近峰值的60％至80％是可行的。沟通效率，硬件体系结构和工作量特征等因素会影响性能结果。了解绩效限制背后的原因对于有效优化系统性能至关重要。虽然达到峰值性能并不总是可行的，但是识别和解决性能瓶颈可能会导致总体效率和有效性的显着提高。识别和解决绩效问题对于优化程序执行和最大化计算效率至关重要。常见的性能问题包括串行代码性能瓶颈，效率低下的内存访问以及无效的浮点操作。要解决这些问题，可以采用几种策略：
癌症平行动物人类研究
利益冲突Carrie R. Daniel报告了黑色素瘤研究联盟的赠款和美国癌症研究协会，美国胃肠病学协会和美国放射肿瘤学会的旅行支持。Andrew J. Dannenberg报告了提交工作之外的Syndevrx的个人费用。 Neil M. Iyengar报告了美国癌症协会，征服癌症基金会，诺华和Syndevrx的赠款，以及辉瑞和西雅图遗传学的个人费用。 Jennifer L. McQuade报告了在提交工作之外的Roche，Bristol Myers Squibb，Merck和Biotax的咨询委员会上的个人费用。 Kathryn H. Schmitz在提交的工作之外报告了美国癌症协会的赠款。 Karen Basen-Engquist报告了德克萨斯州癌症预防和研究所的赠款，在提交的工作之外。 其余作者没有进行披露。Andrew J. Dannenberg报告了提交工作之外的Syndevrx的个人费用。Neil M. Iyengar报告了美国癌症协会，征服癌症基金会，诺华和Syndevrx的赠款，以及辉瑞和西雅图遗传学的个人费用。Jennifer L. McQuade报告了在提交工作之外的Roche，Bristol Myers Squibb，Merck和Biotax的咨询委员会上的个人费用。Kathryn H. Schmitz在提交的工作之外报告了美国癌症协会的赠款。 Karen Basen-Engquist报告了德克萨斯州癌症预防和研究所的赠款，在提交的工作之外。 其余作者没有进行披露。Kathryn H. Schmitz在提交的工作之外报告了美国癌症协会的赠款。Karen Basen-Engquist报告了德克萨斯州癌症预防和研究所的赠款，在提交的工作之外。其余作者没有进行披露。
节能并行实时调度...
摘要 — 节能是多核嵌入式系统上计算密集型实时应用的关键要求。多核处理器支持任务内并行，在本文中，我们研究了有约束截止期限的零星并行任务的节能实时调度，其中每个任务都表示为有向无环图 (DAG)。我们考虑一个集群多核平台，其中同一集群内的处理器在任何给定时间都以相同的速度运行。提出了一个名为速度配置文件的新概念来模拟运行时每个任务和每个集群的能耗变化，以最大限度地降低预期的长期能耗。据我们所知，目前还没有研究考虑过有约束截止期限的 DAG 任务的节能实时调度，也没有在集群多核平台上进行。所提出的节能实时调度器在 ODROID XU-3 板上实现，以评估和证明其可行性和实用性。为了补充我们的大规模系统实验，我们还进行了模拟，结果表明，与现有方法相比，我们提出的方法可节省高达 67% 的 CPU 能耗。
超维计算的平行体系结构
高维计算代表了一种相对不同的方法来接近人工intel-intel-ligence，而不是成为主流。它专注于使用连接范式与一组简单的代数操作的使用，以形成一个强大的框架来表示观察。在本文中，我们展示了这些代数操作如何用于为超维语言模型构建并行算法。我们首先提出一个问题，即从工程和科学的角度来看，为什么这是有用的。然后，我们展示了如何构建DI设并行算法来回答这些问题的每个问题。一种算法着重于将数据分配给DI设工人，以最大程度地减少运行时，而另一种算法则侧重于分布不同的嵌入技术，以便在大脑启发的过程中进行并行学习。这两种算法都能够实现出色的效率，但是将数据分配到多个工人的算法是最有效的。我们将这些方法与流行的Word2Vec模型进行了比较，并显示它们如何在用于测试单词嵌入的原始指标之一（TOEFL测试）上胜过它们。最后，我们描述了我们对未来工作的愿景，特别是使用算法与语言和视觉的联合超二维模型并行学习多模式嵌入。
合成神经中的平行传输
2英国牛津大学牛津大学牛津大学综合生物学培训中心3英国牛津大学生物化学系4对这项工作 *相当贡献 *通讯作者摘要的生物电子设备，这些设备是无绳和软的，在医学，机器人和化学计算中的开发项目的前线。在这里，我们描述的是生物启动的合成神经元，完全由柔软的柔性生物材料组成，能够在厘米距离内快速电化学信号传递。像天然细胞一样，我们的合成神经元从其末端释放神经递质，从而启动下游反应。神经元的成分是通过脂质双层连接的纳米液水滴和水凝胶纤维。传输是通过轻驱动泵向上游双层驱动的，并通过离子传导蛋白孔介导。通过将多个神经元捆绑成合成神经，我们表明不同的信号可以同时沿平行轴突传播，从而传递时空信息。合成神经可能在下一代植入物，软机器和计算设备中起作用。引言生物电子学的新兴领域主要集中于可植入和可穿戴的医疗设备的开发，这些设备可调节目标组织的生物电活性以产生治疗作用1-5。类似的技术正在加速机器人技术6,7和计算设备8-12的进度。然而，由于其僵硬的电极阻碍，传统设备尚未发挥其全部潜力。机械性能不是生物电子学所面临的唯一问题。这种电极通常会随着时间的流逝而降解，从而导致与活细胞的通信失去。此外，刚性电极材料，例如金属，产生较差的设备 - 组织界面，导致细胞的不加区分靶向，组织损伤3。解决这些局限性的努力涉及用软或生物组件13,14封装电极，或者专注于电极微型化和提高的柔韧性4,13。然而，这种修改无法改变这些材料的固有机械性能，这意味着它们仍然太僵硬，无法满足生物组织的机械要求3。常规电极仅限于使用电脉冲（场和电流）作为活细胞检测的信号2,4。但是，在细胞通信中，信号在很大程度上基于离子和分子的释放15,16。通过用软电极材料（例如导电17-20）替换设备中的传统电极来取得进展。随着生物相容性和柔韧性的改善，由这些材料构建的设备涉及许多常规技术的固有局限性。例如，软电极材料已被用于介导离子信号传导，从而提供了与组织20-22的增强界面，但到目前为止的方法已经是
