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s.v.国家技术学院...
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业并塑造了技术的未来。在机器学习中的进步，例如深度学习和生成模型，启用了准确的数据分析以及从医疗保健到自动驾驶汽车的应用中的类似人类的相互作用。由CUDA和OPENMP提供支持的加速计算增强了计算硬件解决大规模现实世界问题的功能。通用图形处理单元（GPGPU）经过精心开发，可以提供加速计算来解决各种机器学习相关任务。可以通过利用GPU和处理器芯片中多个处理核心的功率实时解决许多计算问题。这个短期培训计划可帮助参与者使用机器学习和加速计算来解决与不同计算领域有关的知识。
CSCI S-89深度学习课程简介信息
课程描述：在本课程中，将学生介绍到深神经网络的体系结构，即开发出来提取数据的高级特征表示的算法。除了神经网络的理论基础（包括反向传播和随机梯度下降）之外，学生还可以通过Python进行动手实践经验。课程中涵盖的主题包括图像分类，时间序列预测，文本矢量化（TF-IDF和Word2Vec），自然语言翻译，语音识别和深度强化学习。学生学习如何使用应用程序界面（API），例如Tensorflow和Keras来构建各种深神经网络：卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），自组织图（SOM），生成对抗网络（GANS）和长期的短期记忆（LSTM）。某些模型将需要在Amazon Web Services（AWS）云中使用图形处理单元（GPU）启用的Amazon Machine Images（AMI）。
基于人工智能的个性化远程医疗时代即将到来
尽管人工智能 (AI) 的概念最初是在 60 多年前提出的，但基于 AI 的技术和应用的快速发展发生在 2010 年代图形处理单元改进之后。1 目前，基于 AI 的算法可以以相同甚至更高的准确性和一致性模拟人类的高阶判断和行为。今天，人工智能以及物联网 (IoT) 和大数据等各种其他技术发展引领了人类的第四次工业革命，并已逐步改变了我们的日常生活。购物、日常生活、制造和政府管理的方式都受到这些技术的影响。许多信息技术专家和研究人员投入了大量的时间和金钱来探索人工智能的新算法和应用，尤其是在医学领域。机器学习 (ML) 是当今最常用的人工智能技术。ML 程序于 1959 年首次推出。2 在 ML 中，数学模型是基于大量训练数据集设计的，这些数据集用作训练算法的输入，以
了解 GPU 并行管理和控制单元中永久故障的影响
图形处理单元 (GPU) 承受着过大的压力，以加速高性能计算应用程序，并用于加速多个领域的深度神经网络，这些领域的预期寿命长达数年。这些条件使 GPU 硬件面临（过早）老化，导致在通常的制造结束测试之后出现永久性故障。因此，迫切需要评估 GPU 永久性故障影响的技术，从而可以估计可靠性风险并可能减轻它。在本文中，我们提出了一种评估永久性故障对 GPU 调度器和控制单元（最特殊、压力最大的资源）的影响的方法，以及可以量化这些影响的第一个数字。我们描述了门级 GPU 模型的调度器和控制器中超过 5.83x10 5 个永久性故障效应。然后，我们通过检测 13 个应用程序和两个卷积神经网络的代码，在软件中映射观察到的错误类别，注入超过 1.65x105
实验室成果
高级模拟和计算结构动力学和热流体计算模拟团队已为核威慑分析师提供了在劳伦斯利弗莫尔国家实验室的下一代计算平台 ATS-2 上在正常条件下运行机械和正常热模拟的能力。结构动力学和热应用现在是 ATS-2 上的生产就绪应用，可有效利用图形处理单元。使用 NNSA 综合设施中最强大的计算机 ATS-2，以前需要几天才能完成的 W80-4 系统模型分析可以在几小时内完成，大大提高了这些分析对于组件和实验设计周期的价值。在模型设置、大规模网格划分和开发可靠的工作流程以提高效率方面也取得了同样重要的进展。明年，W80-4 分析师将利用增加的吞吐量增强，使用新机器通过集成分析量化系统不确定性。（1000）
Intel®可扩展I/O虚拟化技术规范
使用基于软件的I/O虚拟化，VMM将虚拟设备（例如网络接口控制器（NIC））公开为VM。VMM中的软件设备模型模拟了虚拟设备的行为。设备模型从虚拟设备命令转换为被转发到物理设备的物理设备命令。这种设备的软件仿真可以为在VM中运行的软件提供良好的兼容性，但会引起大量的性能开销，尤其是对于高性能设备。除了性能限制外，软件中的模拟虚拟设备对于可编程设备（例如图形处理单元（GPU）（GPU）和现场可编程栅极阵列（FPGA）来说，软件中的虚拟设备可能很复杂，因为这些设备执行了多种复杂功能。基于软件的I/O虚拟化的变体，例如“设备paravirtualization”和“ Medied Pass-Through”，可以减轻设备仿真的某些性能和复杂性。
人工智能对家庭沟通的影响
世界正在见证另一场与众不同、发生在技术上的历史性转变。Dawaesar (2013) 曾指出：“我们的设备对我们的重要性不亚于食物和住所。技术改变了时间的流逝。我们用于叙事的总体时间，即我们的寿命，一直在增加，但最小的衡量标准是，瞬间却在缩小。” 人工智能 (AI) 彻底改变了生活的方方面面，并为从企业到家庭的各个阶层带来了前所未有的变化 ( Xiao et al., 2021 )。人工智能 (AI) 一词是指构建能够像人类一样执行相同功能的系统和程序 ( Boden, 1996 )。它们像人类一样执行功能和任务。几十年来，人工智能在计算机科学领域一直受到关注和重视。它们是通过算法设计的，其中计算机视觉有助于检测目标和照片。自然语言处理使计算机能够理解人类的语言。通过芯片形式的图形处理单元，计算机
重新思考人工智能的能源使用问题
使用 64 个高级图形处理单元 (GPU) 进行 79 小时的训练，大约排放 1,438 磅二氧化碳 (CO 2 )，这些芯片因其出色的并行处理能力而常用于训练 AI 模型。为了说明这一点，从纽约到旧金山的往返航班每位乘客大约产生 2,000 磅二氧化碳排放量。研究人员还估算了训练神经架构搜索 (NAS) AI 模型的碳排放量，神经架构搜索是一种为给定任务自动查找一个或多个神经网络架构的技术，这是机器学习中计算最复杂的问题之一。具体来说，他们评估了用于创建更好的英语-德语机器翻译模型的 NAS 的能耗。11 研究人员估计，训练该模型产生了 626,155 磅二氧化碳排放量（大约相当于从东海岸到西海岸的 300 次往返航班）。12
基于人工智能的个性化远程医疗时代即将到来
虽然人工智能（AI）的概念早在60多年前就被提出，但基于AI的技术和应用的快速发展是在2010年代图形处理单元改进之后发生的。1 目前，基于AI的算法可以以相同甚至更高的精度和一致性模拟人类的高阶判断和行为。今天，AI以及物联网（IoT）和大数据等各种其他技术发展引领了人类的第四次工业革命，并已逐步改变了我们的日常生活。购物、日常生活、制造和政府管理的方式都受到这些技术的影响。许多信息技术专家和研究人员投入了大量的时间和金钱来探索AI的新算法和应用，尤其是在医学领域。机器学习（ML）是当今最常用的AI技术。机器学习程序于 1959 年首次推出。2 在机器学习中，数学模型是基于大量训练数据集设计的，这些训练数据集用作训练算法的输入