摘要 - 预计即将进行的Exascale计算系统将是一个主要挑战。需要将这些系统的复杂性隐藏在应用程序开发人员中,以提高可编程性。EXA2PRO编程框架旨在提高针对目标异质计算系统的应用程序的生产率。它基于封装低级平台特定优化的高级编程模型和抽象,并且由处理异质节点上的应用程序部署的运行时支持。它支持多种平台和加速器(CPU,GPU,基于FPGA的数据流引擎),从而使开发人员能够充分利用异质的计算系统,从而使更多的HPC应用程序可以达到Exascale Computing。使用来自不同域的四个HPC应用程序评估EXA2PRO框架。通过应用EXA2PRO框架,对应用程序进行了自动部署和评估,并在各种计算体系结构上进行了评估,使开发人员能够在加速器上获得性能结果,测试MPI群集上的可伸缩性,并有效地研究每个应用程序可以从该程度上使用不同类型的硬件重复源。
摘要。量子计算机的威胁是真实的,将需要经典系统和应用程序的显着资源和时间,以准备针对威胁的补救措施。在算法级别,这是两个最受欢迎的公钥加密系统RSA和ECC,使用Shor's算法易于量化加密分析,而Grover的Algorithm的algorithm却削弱了对称键和基于哈希的密码系统。在实施层中了解了较少的知识,在这种情况下,企业,运行和其他考虑因素,例如时间,资源,专有技术和成本可以影响受威胁的申请的速度,安全性和可用性。,我们对20种众所周知的威胁建模方法进行了景观研究,并在与攻击树和大步互补时识别面食,作为评估现有系统量子计算威胁的最合适方法。然后,我们在通用的网络物理系统(CPS)上进行意大利面威胁建模练习,以证明其效率并报告我们的发现。我们还包括在威胁建模练习中确定的缓解策略,以供CPS所有者采用。
其复杂性限制了融合能量和高能量应用中的进步,由等离子体物理学,超出经典计算限制的多尺度现象驱动。这些变革性解决方案,尤其是在等离子体模拟中,为指数加速是可能的,代表了对可持续能源和极端国家研究的突破的重要希望。在这篇综述中,量子计算(QC)被探索为通过提供融合能和高能系统等应用来推动等离子体物理模拟的一种手段。这包括用于模拟湍流,波粒相互作用以及具有接近量化效率的磁流失动力学(MHD)不稳定性的计算方法。我们表明,通过将QC整合到等离子研究中,可以求解大规模的线性方程,计算特征值并优化复杂系统,比经典方法更好。本讨论研究了血浆物理学的量子计算的潜力,突出了其当前局限性,包括硬件限制以及对适用于精确模拟复杂等离子体现象的专门算法的需求。尽管存在这些挑战,QC仍有可能显着改变血浆建模并加快融合反应器的发展。QC代表了一种新的方法,可以使工程师摆脱计算瓶颈,提供了对可持续能量突破所需的血浆行为前所未有的观点。这项工作的结果强调了在等离子体物理学外面持续的重要性,以实现质量控制在推进高能科学方面的全部潜力。
神经形态工程旨在通过模仿大脑的有效处理来推动计算,其中数据被编码为异步时间事件。这消除了对同步时钟的需求,并在不存在数据时最小化功耗。但是,神经形态算法的许多基准主要集中在空间特征上,忽略了大多数基于序列任务的时间动力学。此差距可能导致评估无法完全捕获神经形态系统的独特优势和特征。在本文中,我们提出了一种旨在基准神经形态学习系统的时间结构化数据集。Neuromorse将英语的前50个单词转换为暂时的摩尔斯密码峰序列。尽管仅使用两个输入尖峰通道来用于摩尔斯点和破折号,但通过数据中的时间模式对复杂的信息进行了编码。所提出的基准在多个时间尺度上包含特征层次结构,这些时间尺度测试了神经形态算法将输入模式分解为空间和时间层次结构的能力。我们证明,使用线性分类器对我们的训练集进行挑战,并且使用常规方法很难识别测试集中的关键字。NeuroMorse数据集可在10.5281/Zenodo.12702379上获得,我们的随附代码在https://github.com/jc427648/neuromorse上获得。
该教师发展计划(FDP)提供了量子计算的全面概述,涵盖其基本原理,新兴趋势和实际应用。该计划的结构是一系列的讲座和动手会议,为教育者和研究人员渴望了解量子计算的理论和实际方面。大学,博士后研究人员,博士学位学生和在盟军地区工作的行业专业人员的教职员工有资格申请该计划。主题是根据AICTE于2024年12月发布的Qut 01和QT 01和QT 05模型课程的设计。
摘要:在热门研究主题中,金融科技在最新的技术应用方面领先于趋势。各种科学中相对较新的新兴范式,例如几何(分形),物理(量子)和数据库系统(分布式分类帐 - 窗口),似乎在很大程度上促进了财务行业的框架更大的变化,这也带来了一些担忧(网络临时)。对这些新模型(及其潜在技术)的合理潜在影响进行一致而广泛的研究,然后通过SWOT分析进行了测试,作为这项研究的主要目的。威胁和机遇始终是由技术进步(革命)的引入而内在驱动的。这项研究证实了信息可用性以及每个发现与科学不同领域的交叉应用的互连的日益增加,这确定了通过经济范式明显的巨大变化所确定的革命的迅速连续。不断增长的计算能力和越来越强大的预测软件的开发导致了竞争性,极具动态性和具有挑战性的系统。在这种情况下,如历史所示,市场集中的可能性很大,但是,只有少数公司(数字巨头)可以负担开发这些技术,从而巩固其优势。
- 神经元的网络:神经元网络如何布置在大脑中;人造网络的常见体系结构。编码和表示:如何在神经网络中表示信息;放置编码;分布式表示。- 学习和记忆:生物神经元中的可塑性;记忆理论;在人造网络中学习。- 视图:人类视觉系统的结构;视网膜,LGN和皮质加工的功能;视觉的人工网络模型。
可扩展,安全和适应AI,虚拟化和实时数据处理轴向AX300是一个高度可配置的边缘计算平台,旨在处理IT/OT环境中的复杂工作负载。其灵活的体系结构支持AI,机器学习,数据分析和虚拟化,使其非常适合工业自动化,智能城市和关键基础架构。具有高级安全功能,包括TPM和加密,可确保数据完整性和保护。轴向AX300提供远程管理功能,可从任何地方进行无缝部署,监视和更新。其可扩展设计支持大型语言模型推断和边缘的实时数据处理。为在恶劣环境中的可靠性中构建,轴向AX300提供了低延迟,有效的计算,桥接云和边缘智能为下一代AI驱动的决策和自主系统提供动力。
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分,并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案,以提高其能源效率并降低其环境影响。然而,随着新要求的引入,特别是在延迟方面,云互补的架构正在出现:雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而,它对能源消耗的影响通常被忽略,尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合,展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹,我们的仿真结果表明,在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外,在此上下文中,计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。