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在图形处理单元上检测大型生物网络中有影响力节点的高效并行算法
在生物网络中，某些节点比其他节点更有影响力。最具影响力的节点是那些其消除会导致网络崩溃的节点，而检测这些节点在许多情况下至关重要。然而，当生物网络规模很大时，这是一项艰巨的任务。在本文中，我们设计并实现了一种高效的并行算法，利用图形处理单元 (GPU) 检测大型生物网络中的有影响力节点。所提出的并行算法背后的基本概念是重新设计几个计算量巨大的检测有影响力节点的程序，并将其转化为相当高效的 GPU 加速原语，如并行排序、扫描和缩减。四个局部指标，包括度中心性 (DC)、伴随行为 (CB)、聚类系数 (CC) 和 H 指数，用于衡量节点影响力。为了评估所提出的并行算法的效率，在实验中采用了五个大型真实生物网络。实验结果表明：(1) 与相应的串行算法相比，所提出的并行算法可以实现大约 48 ∼ 94 的加速比； (2) 与在多核 CPU 上开发的基线并行算法相比，所提出的并行算法对于 DC 和 H-Index 的加速比为 5 ∼ 9，而对于 CB 和 CC 的加速比由于度分布不均匀而略慢；(3) 当使用 DC 和 H-Index 时，所提出的并行算法能够在不到 3 秒的时间内检测出由 1.5 亿条边组成的大型生物网络中的影响节点。© 2019 Elsevier BV 保留所有权利。
希望与炒作：汽车的人工智能和自动驾驶
• 使用以数据为中心的方法和更大的数据集 • 研究更为复杂的问题 • 使用为深度学习编程的图形处理单元 (GPU) • 例如，自动驾驶汽车等自主系统 • 出乎意料的是，即使在特定问题上也比小模型做得更好
Amlac-25.docx
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业和塑造工业。用于解决大规模现实世界问题的ComputingHardware的增强性图形图形处理单元（GPGPU）已得到很好的开发，以提供用于解决各种机器学习相关任务的加速计算。
Pigeonhole排序的平行化用于有效的数据排序
摘要 - 对并行排序算法的需求是由对大规模数据集有效处理的越来越多的需求所驱动的。Pigeonhole分选是在线性时间内携带排序的分类算法之一。本研究的重点是通过采用并行编程技术专门消息传递界面（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）来提高提高孔分选方法的功效来提高算法的性能。主要目的是开发和评估鸽子孔分选的并行解决方案，以优化数据密集型应用中的排序效率。开始对Pigeonhole排序算法的顺序设计进行全面分析，该工作将使用CUDA进行图形处理单元（GPU）加速器和MPI创建并行实现，以进行分布式内存并行性。这项工作有助于将Pigonhole分类算法适应平行背景的宝贵见解。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - 伪造台面，并行编程，消息传递接口，计算统一设备体系结构，图形处理单元，加速
生成AI部门的竞争功能
在上游级别，涉及几种类型的运算符：•IT组件供应商，它们开发图形处理单元（GPU）和AI加速器。nvidia是该行业的领先运营商。•云服务提供商，包括“超级标准”，例如Amazon Web Services（AWS），Microsoft Azure和Google Cloud Platform（GCP），OVHCloud等云提供商以及CoreWeave等专家AI提供商。
2023 年先进计算年度报告
春季和夏季是 ESIF 数据中心的繁忙时期，因为 NREL 和惠普企业团队安装并测试了 Kestrel，这是 NREL 的第三代超级计算机，致力于推动能源效率、可持续交通、可再生能源和能源系统集成研究的进步。Kestrel 的第一阶段由基于英特尔 Sapphire Rapids 中央处理器的节点组成，已于 10 月财年开始全面投入运营。在其最终配置中，Kestrel 将于 2024 年冬季增加图形处理单元功能，其计算能力将超过其前身 Eagle 的五倍。Kestrel 将在计算材料、连续力学以及未来能源系统的大规模模拟和规划中发挥关键作用。人工智能和机器学习中快速发展的应用和技术正在促进创新和研究向计算新方向的扩展。这些工作流程通过将模拟与新的传感器数据源融合来推动互补物理和数据驱动方法。 Kestrel 的异构架构（包括仅中央处理单元和图形处理单元加速节点）旨在支持这些新兴的工作流程，为合作伙伴提供应对可再生和可持续未来的能源挑战的能力。
Karatsuba算法：使用CUDA
摘要 - 在任意算术计算和计算科学中，大型整数乘以广泛使用的操作。许多加密技术涉及对整数的极大子集进行操作，包括Diffie-Hellman密钥交换，RSA，ECC等。这些技术采用安全消息加密，解密和密钥交换，使用其大小至少1024位的安全键。的指控和乘法。Karatsuba算法是一种快速有效的方法，用于繁殖大数量，在每个递归步骤中，将乘法数量从四个减少到三个。在本文中，当应用于顺序和平行环境时，我们对卡拉茨巴算法的性能进行了全面评估。我们使用计算统一设备体系结构（CUDA）编程的NVIDIA图形处理单元（GPU）的功能来衡量并行实现和处理器配置的加速。在连续的NVIDIA GPU CUDA平台上运行的Karatsuba算法达到的加速度为30.12。通过利用可用的GPU内核可以改善性能。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - Karatsuba，乘法，计算统一设备体系结构，NVIDIA图形处理单元，加速
3）个人电脑的主要部件
CPU：CPU 的型号及其速度是决定计算机性能的首要因素。通常，CPU 到目前为止的表现优于其他组件，性能不佳通常是由于其他因素造成的。CPU 性能的一个重要因素是板载缓存的数量。如果 CPU 有足够的缓存，它可以将未来的指令和数据排队在缓存中。由于访问缓存的速度远快于访问 RAM，因此整体处理性能得到了提高。板载缓存尤其有助于 CPU 参与图形处理。
