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World File Search System分布式
通过可再生能源扩大项目实现分布式接入
尼日利亚联邦政府 (FGN) 已从国际开发协会 (IDA) 获得资金，以支持尼日利亚分布式可再生能源接入扩展项目 (DARES)。DARES 旨在成为 FGN 的可扩展平台，以现有的尼日利亚电气化项目 (NEP) 为基础。该计划旨在协调和资助所有离网电气化工作，为全民电气化做出贡献并支持能源转型。该项目的目标是让 1750 多万尼日利亚人受益，用独立的太阳能系统取代超过 280,000 台污染严重且昂贵的化石燃料发电机组，特别是针对未得到服务的农村和偏远地区人口。
第 24 届 IERE 大会和 PLN 印度尼西亚论坛分布式发电以提高可再生能源渗透率现场活动
IERE 主席致辞 我诚挚邀请大家参加 2024 年 11 月 19 日至 22 日在印度尼西亚巴厘岛举行的第 24 届 IERE 大会和 PLN 印度尼西亚论坛。本次活动由 PLN 联合主办，主题为“分布式发电以提高可再生能源渗透率”。 考虑到近年来全球气温上升，加快实现碳中和能源转型的努力至关重要。 电力行业最重要的措施是尽可能多地利用可再生能源。然而，可再生能源发电与传统能源相比具有完全不同的特点，例如间歇性发电、通过逆变器连接到电网以及分散到许多小地方。随着可再生能源发电的快速增长，我们在控制电网方面面临着困难。电压控制变得困难，尤其是在本地电网中。随着传统同步发电机的衰落，由于惯性不足，频率和稳定性控制将变得困难。世界各地正在进行大量研究和开发以解决这些问题，并提出了各种措施。其中一些措施已通过智能城市和智能电网项目得到展示。然而，我们仍有许多问题需要解决，不仅从技术角度，而且从经济和环境角度。在这个论坛上，将讨论分布式发电的各个方面，包括分布式发电技术、微型智能电网、对传统能源的影响、监管和融资。我们还将举行小组讨论，邀请该领域的选定专家参加。各国的情况各不相同，解决这些问题的方法和策略也各不相同。这就是为什么交换信息和见解以及世界各地专家之间的合作很重要的原因。在这个论坛上，我们旨在促进与会者之间的讨论，并提供各种相互讨论的机会。请参加论坛并加入这场全球讨论。除了论坛之外，您还可以参加第 24 届 IERE 大会。届时将介绍 IERE 的最新活动和研究项目。IERE 是一个独特的全球平台，可以交流电力领域的技术专长和知识。我希望大会将成为了解 IERE 的好机会，并鼓励您参与未来的活动。印度尼西亚是一个快速发展的国家。稳定供应电力以满足日益增长的需求以及减少温室气体排放是不可避免的。因此，许多可再生分布式发电正在迅速安装并接入电网。本次活动的联合主办方 PLN 正在积极寻求创新以应对这种情况。因此，印度尼西亚是举办此次活动的绝佳地点。在巴厘岛，我们可以享受美丽的自然风光和轻松的氛围，使其成为坦诚讨论各种问题的好地方。我坚信这次活动将使大家受益匪浅，并有助于进一步利用分布式发电。最后，我要向 PLN 表示最深切的感谢和赞赏，感谢他们共同主办和组织了这次 IERE 大会和 PLN 印度尼西亚论坛。我期待着在印度尼西亚巴厘岛与你们见面并讨论。 MINO Yoshiaki IERE 主席 CRIEPI，日本
分布式和多云环境的Oracle Linux
Oracle Linux是专门设计用于为Oracle数据库，企业应用程序和关键基础架构（例如OCI和Exadata）提供动力的。Oracle Linux在其悠久的历史和成熟度上建立不断提供创新，以支持最新，最苛刻的用例。 Oracle工程师知道从下到顶部构建高性能应用程序堆栈需要什么 - 为什么使用其他任何东西？ 此外，Oracle和SAP还使用Oracle数据库在云中运行的基于SAP NetWeaver的应用程序。 Oracle Linux是这些环境的唯一支持的Linux OS。不断提供创新，以支持最新，最苛刻的用例。Oracle工程师知道从下到顶部构建高性能应用程序堆栈需要什么 - 为什么使用其他任何东西？此外，Oracle和SAP还使用Oracle数据库在云中运行的基于SAP NetWeaver的应用程序。Oracle Linux是这些环境的唯一支持的Linux OS。
AIIB PSI P000880_马哈拉施特拉邦气候适应型分布式可再生能源接入计划
利益相关方参与、信息披露和项目申诉机制。亚投行的环境和社会专家和顾问将在评估期间进一步开展桌面和现场环境和社会筛查和评估，并与项目利益相关方进行磋商，以便进行知情的环境和社会管理系统评估。评估草案将在评估 RBP 之前及时以适当的方式公开披露。MSEDCL 已经有一个功能齐全的申诉机制，即项目级申诉机制 (GRM)。亚投行的 GRM 和受项目影响的人民机制 (PPM) 的信息将及时以适当的方式披露。在项目批准之前，将与 MSEDCL 商定弥补发现的任何差距的环境和社会行动。
工业和汽车网络中的分布式情报...
网络物理系统（CPSS）正在从单个系统发展为合作以实现高度复杂目标的系统的集体，实现了系统的网络物理系统（CPSOSS）方法。它们是包括各种自动CPS的异质系统，每个系统都具有独特的性能功能，优先级和追求目标。实际上，需要解决的CPSOSS的适用性和可用性面临重大挑战。CPSOSS的权力下放将任务分配给系统系统中的单个CPS。所有CPS均应谐调地追求基于系统的成就，并协作以做出基于系统系统的决策并实施CPSOS功能。汽车领域正在过渡到系统方法系统，旨在提供一系列新兴功能，例如交通管理，协作车队管理或大规模的汽车对物理环境的适应，从而提供了重大的环境利益和实现重大社会影响。同样，大型基础设施域正在发展为全球，高度集成的网络物理系统系统的系统，涵盖了价值链的所有部分。本调查对连接的网络物理系统中当前的最佳实践进行了全面的审查，并研究了双层体系结构需要感知和行为组成部分。提出的感知层需要对象检测，合作场景分析，合作定位和路径计划以及以人为中心的感知。行为层侧重于人类的（hitl）中心决策和控制，其中感知层的输出有助于人类操作员在监视操作员的状态时做出决策。最后，提供了数字双（DT）范式的扩展概述，以模拟，实现和优化大型CPSOS生态系统。
mltcp：一种分布式技术，用于近似机器学习的集中式流程计划
1引言有效的流程计划是网络社区中的一个重要且研究的问题[3,5,7,12,13,23,24,27]。使用启发式方法，平衡机制和网络流量的截止日期，在调度流方面有很多工作。传统上，实施流程计划有两种广泛的方法。首先是集中式的AP PROACH，其中中央控制器从所有流中收集网络数字并计算所需的流程度[3，12，13，27，49]。第二个是在分布式的方式借助数据包或开关支持[5,7,23,44]，以分布式的方式进行近似启发式方法，例如最短剩余的处理时间（SRPT）。大多数流程调度方法都集中在传统的数据中心流量上，这是爆发且短[9]。此外，传统数据中心流的到达通常是独立且无法预测的。今天，随着对基于AI的服务的需求不断增长，数据中心中的深度神经网络（DNN）培训和良好的流量已成倍增加。与传统的数据中心工作负载不同，DNN培训和微调作业具有定期的流量模式，在该模式中，每个训练迭代的开始时间都取决于之前迭代的完成，从而对流量到达时间产生依赖性[53，59，64]。我们证明，基于剩余的处理时间（即Pfabric [5]，PDQ [23]和PIAS [7]）的调度技术并不总是最适合安排DNN作业的最佳选择。直觉上，这是因为此类技术根据网络中当前流的状态做出本地调度决策，而无需考虑定期作业的流量到达模式。在DNN工作负载中，这种效果变得不利，其中在一个迭代中完成流量会影响随后迭代的完成时间。最近的研究，例如Muri [64]和Cassini [52，53]，已经证明，对于DNN工作负载，促进交流沟通需求的时间表达到了时间表网络计划。他们将交织的想法定义为一个DNN作业的通信阶段（高网络授权）与计算阶段（低网络
利用分布式能源资源打造弹性部落设施
许可包（如果需要）、与公用事业公司达成的完整互连协议以及推荐安装公司来安装设备（注意：采购和安装成本不由 Creation Energy 承担；BIL 40101(d) 资金可用于支付安装备用电源系统的成本。必须使用其他资金来源来支付太阳能系统的设计、采购或安装成本，因为这不是 BIL 40101(d) 资金的合格用途。能源部和部落清洁能源联盟有其他计划，可用于将太阳能添加到这些备用电源系统中。但是，这些设计经过专门设计，可以简化向任何设施添加太阳能的过程。• 该流程是与俄克拉荷马州爱荷华部落的 40101(d) 资金申请合作开发的。• 如何使用本指南：
第2222号命令：分布式能源资源聚集在批发市场中的参与
•所有地区的燃油价格相同（例如：NYISO天然气与ISO-NE天然气的价格相同。）尽管今天可以存在燃油价格差异，但未来的燃油价格是无法准确预测的。iso-ne不想人工创建拥塞，这可能仅基于燃料价格预测而导致传输开发
分布式 AI 任务的即时通信
1 简介 人工智能领域的最新进展由 ChatGPT [ 18 ] 和 SORA [ 19 ] 等大型模型推动，带来了巨大的计算挑战。扩展这些模型通常需要多 GPU 或多节点系统 [ 2 , 14 ]，利用张量并行等并行策略 [ 25 ] 来处理计算负载。例如，Llama 3.1-405B 模型训练使用了 16,000 个 H100 GPU [ 16 ]。然而，分布式计算引入了通信作为主要瓶颈，占执行时间的 80%，如 Llama 2-7B 模型所示 [ 1 ]。如 [ 3 ] 所示，将 Llama 2-13B [ 27 ] 训练从 8 个 GPU 扩展到 1,024 个 GPU 会因通信开销而将模型 FLOP 利用率 (MFU) 从 47% 大幅降低至 4%。这凸显了一个关键问题：尽管硬件功能有所进步，但由于引入了通信开销，硬件（尤其是 GPU）往往未得到充分利用。为了提高 MFU，先前的研究探索了通过通信 [ 20 、 22 、 28 、 30 ] 或数据加载 [ 9 ] 来提高硬件利用率的潜力。然而，这些策略主要侧重于重叠计算运算符和独立通信运算符。如果存在依赖关系（例如在推理阶段），则计算和通信都位于关键路径上，运算符间重叠是不可行的。认识到这一机会，我们引入了 DistFuse，这是一个即使在存在依赖关系的情况下也能促进细粒度重叠的系统。DistFuse 的核心旨在协调计算和通信，这样 GPU 就可以在部分数据准备就绪时立即启动通信，而不是等待整个数据。我们进行了一项概念验证实验，通过在单个节点上将 DistFuse 与 Llama 3-70B 的推理相结合来展示性能提升，该节点可以隐藏高达 44.3% 的通信延迟。我们目前的原型专注于 LLM 任务，但即时通信的核心概念是多功能的，可以应用于其他场景，例如卷积模型。鉴于数据中心中大型模型工作负载的日益普及以及对高效通信的需求不断增长，我们预计通过我们的技术将显着提高性能。此外，我们
将人工智能与云计算相结合：分布式环境中可扩展的智能数据处理框架
云计算是一种利用模型，通过提供对共享计算资源的自助访问，改变了组织处理信息的方式。这些资源包括服务器、存储和服务，可以快速部署，并且无需过多关注即可轻松扩展。云服务为企业提供了很大的空间，因为他们可以随心所欲地使用它们，也可以随着需求的增加或减少而缩减使用量，并且仍根据使用的云服务量付费。如今，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等云基础设施的迅猛发展和成本效益使云计算在数据驱动型行业中变得必不可少。处理吞吐量是处理大数据和物联网时的另一个相关标准，因为会产生大量连续数据，必须实时处理。