XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System千万亿
Applied Digital 使用 Supermicro AI 服务器
Applied Digital 认为，最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR，它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算，而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch，用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络，Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储，并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构，Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
百亿亿次计算的机遇与挑战
1. 简介 ASCAC 百亿亿次计算小组委员会的这份报告旨在涵盖“迈向百亿亿次级”所引发的主要问题，并就追求（以及不追求）这一高性能计算方向所涉及的风险水平提供一些指导。2“迈向百亿亿次级”将意味着计算架构的彻底改变 - 基本上，大大提高并行性水平，达到数百万个处理器协同工作的程度 - 这将迫使硬件设计方式发生根本性变化（至少受功耗的经济限制所驱动），我们解决问题的方式（例如应用程序代码），以及我们如何将应用程序代码与底层硬件（例如编译器、I/O、中间件和相关软件工具）结合起来。要了解进入百亿亿次级计算的优势，并评估走这条路所涉及的风险，既需要评估过去从百万次浮点计算时代过渡到现在千万亿次浮点计算时代的经验，也需要评估高级应用程序是否已准备好利用百亿亿次级计算的变革优势。这些是我们在报告 3 中讨论的问题，与能源部赞助的、高度详细的、以学科为导向的“大挑战研讨会”报告（见附录 2）相比，报告的讨论更为笼统，而我们的许多讨论都是基于该报告。
跨域数据融合的若干研究
摘要：在现实世界中，对一个对象（例如：人、机器等）的分析和决策并不依赖于单个领域（例如：社交网络、地理、实时媒体等）或单个来源。为了提供更好的调查和质量推理，需要组合（融合）来自不同来源的数据。数据集成用于集成来自不同来源的数据以增强信息的目的，但它不适合大数据集。数据融合是一种数据分析技术，它融合了代表同一对象的多种单独类型的数据（大数据集）。针对一个对象的多种数据协同工作产生的效果大于它们单独效果的总和。数据融合的关键挑战是很难检索和融合不同领域的数据。为了解决这个问题，提出了跨域数据融合应用和技术。本文全面讨论了数据融合的发展及其应用。提出了一种用于医疗保健领域的预测模型的新框架。关键词：大数据、数据融合、数据集成、跨域数据融合、沉淀。 1. 简介 传统数据挖掘仅分析项目的物理存在与否，不考虑数据的语义方面 [1]。但在大数据时代，人类每天都会从各种来源（例如传感器、社交媒体、物联网、外部互联网）以各种形式创建出数以千万亿字节的数据
美国风能市场
本文回顾了美国风能市场的发展和前景，特别是确定了其作为可再生能源发电的潜在增长，并让研究人员和各机构更好地了解全球背景下美国风能市场的机遇和障碍。本文回顾了风能发展的历史、风能与其他可再生资源和化石燃料的成本分析、可再生能源障碍、风能在美国市场的前景和成本以及法律行为。如今，美国可再生风能和太阳能被用于直接发电，供公用事业公司、工业、商业、住宅和交通运输部门直接使用。2021 年，美国从不同类型的能源中生产了 92.9 千万亿英热单位，包括化石燃料（35% 石油、34% 天然气和 10% 煤炭）、9% 核能和 12% 可再生能源。 2020 年，美国风力涡轮机容量增长率为 13.4%，达到 117.7 吉瓦，2009-2010 年增长率为 11.7%。2020 年，欧洲和亚太地区的风力发电容量分别高于美国，分别为 216.6 和 341.9 吉瓦。然而，欧洲风力发电容量增长率从 2009-2019 年的 10.3% 下降到 2020 年的 5.9%。亚太地区的风力发电容量在 2020 年实现了 28.6% 的稳健增长，在 2009-2019 年为 23.0%。此外，文献研究发现，美国已成为 2020 年世界第二大风力发电消耗国（约 21%）。风能资源的地理分布是全球能源总消耗量的 20 倍。由于税收优惠、公用事业需求和技术进步，风力发电厂的平均建设成本正在下降。本研究建议政府监管政策及其对利用风能的承诺应稳定而明确。上网电价和长期财政补贴也将促进风力发电的普及。
可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来：
版权所有 © 2020 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：过去的时代见证了计算、存储和网络技术的显着提升，这导致了工程和科学领域大规模自适应应用的发展。这些复杂、动态和异构的应用程序与相应异构和复杂的分布式和并行计算系统相结合，导致了高效计算基础设施的改进和实施，这些基础设施允许为这些大规模自适应实现提供执行、编程和运行时管理支持。本文介绍了不同类型的计算技术。事实上，所有这些技术都为计算的发展做出了贡献。确定一种特定的技术是最好的技术是非常困难的，因为计算每天都在发展，每一项技术都为新技术铺平了道路。本文全面回顾了可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来。首先，介绍了高性能计算技术。本文提出了一种新的高性能计算分类方法，即超级计算和量子计算，其中超级计算分为千万亿次级、百亿亿次级和泽塔级计算。本文讨论了百亿亿次级计算和量子计算面临的主要挑战，并对经典超级计算和量子计算进行了比较。其次，介绍了分布式计算技术，特别是对等计算、集群计算、网格计算和云计算。本文讨论了它们的优缺点，并进行了比较。第三，介绍了后云计算范式，主要是露水、薄雾、边缘和雾计算。第四，介绍了丛林计算。最后，本文强调，百亿亿次级和量子计算是有效实现高性能计算的最新主题，这两种技术都有各自的优点和缺点，因此建议实施一种同时使用这两种技术的混合系统，以便量子计算可以作为现有高性能计算系统的加速器。超级计算机的成本非常高，因此开发了提供高性能、多功能性和成本效益的分布式计算系统。理解并正确利用后云计算技术以及云计算可以帮助解决物联网问题。