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Eco-Retina：用于型号构建的绿色灵活算法
在过去几年中，发展，培训和预测深度学习模型的能源成本已大大增加。随着神经网络模型变得更大，更复杂，可以执行越来越复杂的任务，对计算资源的需求，尤其是图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）的需求迅速增加。对计算资源需求的这种增加导致能源消耗的相应增加，这导致了人们对AI的可持续性和环境影响的关注。因此，对于研究和行业社区而言，探索新算法和技术的开发至关重要，用于培训更有效的神经网络模型。与原始算法相比，这些修改中的几种需要更少的性能。
纳米颗粒涂层在热管设计中用于微型化...
产品尺寸以换取其他功能。在这些情况下，可以通过在空气流中最佳排列电子电路或添加热播放器将热量转移到外部包装中来最大化冷却。在个人设备中 - 例如，具有功能强大的微处理器，图形处理单元和高级通信功能的高端笔记本计算机需要采用更多的空间效率冷却策略。为了保持小尺寸和重量，笔记本计算机通常包含低功率的电子组件以较低的频率和性能运行。另一方面，使用高功率组件的高端产品遭受了寿命降低的寿命，这是由于缺乏足够冷却的设备增大而导致的权衡。
研究生课程的描述 - 研究研究生课程共享计划（春季学期2024-2025）
[与ELEC 5680的共同列表] [以前的课程代码：Comp 6211d]本课程重点介绍高级深度学习体系结构及其在各个领域的应用。具体来说，主题包括各种深层神经网络体系结构，并在计算机视觉，信号处理，图形分析和自然语言处理中应用。将引入不同的最先进的神经网络模型，包括图形神经网络，标准化流，点云模型，稀疏卷积和神经体系结构搜索。学生有机会为某些相关的任务实施深度学习模型，例如视觉感知，图像处理和生成，图形处理，语音增强，情感分类和新颖的视图综合。排除：ELEC 5680
太空飞行中的躯体突变分析
加速突变分析工作流程。This diagram illustrates the integration of NVIDIA Parabricks (a GPU-accelerated genomics toolkit) and GATK4 (Genome Analysis Toolkit version 4) with open-source workflow frameworks like Nextflow (a data-driven workflow management system), WDL (Workflow Description Language), and Toil (a scalable workflow engine) for high-performance, customizable genomic analysis pipeline.支持工具包括samtools（序列对齐/地图工具），bcftools（二进制对齐/地图和变体呼叫格式工具）和fastQC（用于高通量序列数据的质量控制工具）。利用GPU（图形处理单元）和容器化可增强可扩展性和可重复性。
Supermicro 2023可持续性报告
随着中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）的热设计功率（TDP）的不断增加，空气冷却无法有效冷却组件。液体冷却是冷却服务器的更有效方法，并减少了电力和用水量。直接液体冷却可显着减少冷却IT设备所需的能量。由于液体提供的热传输比空气更好得多，因此我们客户冷却IT设备的架子柜的成本可能是其用途寿命上气冷系统的十分之一。Supermicro的液冷架可针对高冷却液温度进行了优化，可提供行业领先的效率。SuperMicro提供了总液体冷却溶液。
使用替代辐射转移模型增强3D行星大气模拟
a b s t r a c t这项工作引入了一种方法，可以通过将机器学习的替代模型整合到OASIS全球循环模型（GCM）中来增强3D大气模拟的计算效率。传统的GCM基于反复整合物理方程的传统GCM在一系列时间段的大气过程中进行了大气过程，这是时间密集的，导致了模拟的空间和时间分辨率的妥协。这项研究赋予了这一限制，从而在实际时间范围内实现了更高的分辨率模拟。加速3D模拟在多个域中具有显着含义。首先，它促进了将3D模型集成到系外行星推理管道中，从而从以前从JWST和JWST Instruments预期的大量数据中对系外行星进行了良好的表征。其次，3D模型的加速度将使地球和太阳系行星的更高分辨率模拟，从而更详细地了解其大气物理和化学。我们的方法用基于仿真输入和输出的训练的基于神经网络的复发模型代替了绿洲中的辐射传输模块。辐射转移通常是GCM最慢的组件之一，因此为整体模型加速提供了最大的范围。替代模型在金星大气的特定测试案例上进行了训练和测试，以基准在非生物大气的情况下基于这种方法的实用性。这种方法产生了令人鼓舞的结果，与在一个图形处理单元（GPU）上相比，与使用匹配的原始GCM在金星样条件下相比，在一个图形处理单元（GPU）上表明，ABO V E 99.0％的精度和147个速度的因子。
克服人工智能中的区域生态系统挑战
技术冠军：GCC 技术冠军必须采用可互操作的基础设施，无缝连接东西方技术，以确保在不断发展的技术环境中具有适应性、可扩展性和弹性。他们可以通过从替代供应商采购或使用提供图形处理单元 (GPU)“即服务”的云服务来解决芯片短缺问题。 4 公司还需要加强其数据隐私措施，让客户对数据处理方式充满信心——例如，通过构建以安全有效的方式使用企业数据集的网关 LLM 架构。区域技术领导者可以通过全球收购来弥补人才缺口，并部署低代码、无代码和生成代码工具来增强更广泛的人才库的能力。
人工智能（AI）在教育中的应用
三大关键技术发展支撑着数据驱动型人工智能的最新进展。首先，在过去 15 年中，社交媒体、互联网使用和智能手机的迅速扩张产生了大量数据、文本、语音和图像。其次，数据驱动型人工智能使用非常简单的计算，这些计算可以使用最初为计算机游戏中的图形处理而开发的硬件来完成。利用这些专门的处理器架构，可以以低成本实现非常高的计算能力，用于开发和训练数据驱动型人工智能模型所需的处理类型。第三，互联网使得低成本大规模分配人类工作成为可能。数据驱动型人工智能的许多进步都基于已由人类处理和标记的数据集合。
遥感图像处理和分析基准测试...
摘要 未来的太空任务将处理和分析机载图像，对飞行计算提出了更高的要求。即使与笔记本电脑和台式电脑相比，传统飞行硬件提供的计算能力也有限。新一代商用现货 (COTS) 处理器，如 Qualcomm Snapdragon，可在小尺寸重量和功率 (SWaP) 下提供大量计算能力，并以图形处理单元 (GPU) 和数字信号处理器 (DSP) 的形式提供直接硬件加速。我们在 Qualcomm Snapdragon SoC 上对各种仪器处理和分析软件（包括机器学习分类器）进行了基准测试，该 SoC 目前由国际空间站上的 HPE 星载计算机-2 (SBC-2) 托管。索引术语 — 边缘处理、空间应用、机器学习、人工智能
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。