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nGRG-RR-2023-02-原生AI架构描述-...
算力是原生AI的核心要素，6G应用和服务预计将增加对强大且加速的计算资源的需求，以满足这些应用和服务的要求。计算能力的提升在推动AI发展中也发挥着至关重要的作用。强大的计算资源可以显著提高AI模型训练的准确性和充分性，同时降低时间成本。为了适应6G网络不断变化的场景和网络功能，需要开发用于处理大量数据量和复杂算法的新型计算架构和基础设施。这可能需要专用硬件，包括图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）、NPU（神经处理单元）、数据处理单元（DPU）。它还可以包括实现能够管理6G网络和应用程序生成的大量数据的分布式计算架构。
AI代理和机器人技术：未来技术创新的主要驱动力？
参与生产AI革命为AI革命提供动力的高级半导体的公司似乎可以加快AI应用程序的创新前进Bolsters的需求。我们预计，随着大型公司继续在基础设施上投资于AI的基础设施，我们预计在AI和新技术上的支出将在未来12个月内保持强大。尤其是我们观察到从仅仅是通用图形处理单元（GPU）到自定义特定应用程序特定的集成电路（ASIC）的数字半导体扩大。我们还在监视新的和廉价的AI模型对市场的破坏性影响。我们希望有多种型号 - 有些大而有些。对于最佳的消费者应用程序，可能需要较大的AI模型，并且可能是昂贵的。更实惠的模型对于提高对AI应用的现实世界需求可能至关重要。因此，在中期，随着AI的采用更广泛，对培训和推断的需求应增加。
能量意识 - 绩效 - 绩效计算...
摘要：根据其名称，高性能计算（HPC）是针对性能的，尤其是计算的执行时间和可扩展性。然而，由于成本高昂和环境问题，能源消耗已经成为需要考虑的非常重要的因素。本文介绍了现代HPC环境中使用的能源感知调度方法的调查，从问题定义开始，解决针对这一挑战的各种目标，包括双向目标方法，功率和能源限制，纯粹的能源解决方案以及与该主题相关的指标。然后，描述了从多功能处理器/图形处理单元（GPU）到更复杂的解决方案，例如支持动态电压和频率缩放（DVFS），功率封端和其他功能性的计算簇，从而描述了HPC系统的类型和相关的避免节能机制。主要部分介绍了精心选择的算法的集合，该算法通过编程方法进行了分类，例如机器学习或模糊逻辑。此外，总结并评论了有关此主题的其他调查，并最终对当前的最新问题进行了开放问题和进一步的研究领域的概述。
对合成数据训练的晶体学的深度残留网络
使用人工智能来处理衍射图像的挑战是需要组装大型且精确设计的训练数据集的挑战。为了解决这个问题，开发了一个称为Resonet的代码库，用于合成这些数据的衍射数据和培训残留神经网络。在这里，共振的两个人均能力：（i）晶体分辨率的解释和（ii）重叠晶格的识别。通过同步加速器实验和X射线自由电子激光实验对衍射图像的汇编进行了测试。至关重要的是，这些模型很容易在图形处理单元上执行，因此可以显着超过常规算法。目前使用共振来为斯坦福同步辐射光源的宏观分子晶体学用户提供实时反馈，但其简单的基于Python的接口使其易于嵌入其他处理框架。这项工作强调了基于物理的模拟对训练深神网络的实用性，并为开发其他模型的开发奠定了基础，以增强衍射收集和分析。
双倍数据速率 (DDR) 内存设备
首字母缩略词 定义 政府 GPU 图形处理单元 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心 GSN 目标结构化表示法 GTH/GTY 收发器类型 HALT 高加速寿命试验 HAST 高加速压力试验 HBM 高带宽存储器 HDIO 高密度数字输入/输出 HDR 高动态范围 HiREV 高可靠性虚拟电子中心 HMC 混合存储立方体 HP 实验室 惠普实验室 HPIO 高性能输入/输出 HPS 高压钠 HUPTI 汉普顿大学质子治疗研究所 I/F 接口 I/O 输入/输出 I2C 集成电路间 i2MOS Microsemi 第二代抗辐射 MOSFET IC 集成电路 IC 集成电路 I-Cache 独立缓存 IUCF 印第安纳大学回旋加速器设施 JFAC 联合联邦保证中心 JPEG 联合图像专家组
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
生成式人工智能：机器变得富有创造力
生成式人工智能 (Gen AI) 突然引起了全世界的关注，但这项技术自 20 世纪 40 年代第一个神经网络数学模型发布以来就一直在发展。作为生成式人工智能扩展核心的大型语言模型 (LLM) 是自然语言处理、神经网络和深度学习的结合，随着云计算和图形处理单元 (GPU) 变得更加实用，它获得了关注。与早期专注于自动化体力劳动的人工智能进步相比，由于其语言（包括人类和计算机）能力，生成式人工智能可能会加速知识工作的自动化。通俗地说，生成式人工智能能够根据自然语言或图像的提示，以文本、音频、视频或软件代码格式再现内容。一些初始工作由本土生成式人工智能公司（如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere）领导，但“大型科技公司”通过内部计划或收购其中一些公司的股份迅速赶上来。
大韩民国：精选问题 - IMF eLibrary
3. 作为领先的创新者和半导体生产国，韩国在人工智能方面具有很高的曝光度。韩国被广泛认为是领先的技术创新者，并在各种全球创新指数中一直名列前茅（图2）。值得注意的是，韩国是一些世界顶尖科技公司和半导体制造商的所在地。人工智能技术需要先进的处理能力，这导致对高性能计算芯片的需求增加，例如GPU（图形处理单元）和专用AI处理器。韩国公司一直在投资开发和生产这些芯片，以满足AI系统的需求。2024年上半年，受益于全球人工智能热潮，韩国半导体出口大幅增长，约占全球芯片出口的23%（图2）。虽然全球人工智能热潮带来了重大机遇，但韩国芯片行业也面临挑战，包括激烈的全球竞争、技术复杂性、地缘政治紧张局势和贸易争端，以及持续创新的需求。
数据科学的数学和计算基础
该课程涵盖了数据科学的几个主题，重点介绍了该领域许多发展以及算法及其计算方面的关键数学和统计概念和技术思想。重点是基本数学思想（包括基本功能分析和近似理论，概率和几何学观点的集中不平等，对图的分析和图），核心统计技术（例如线性回归，参数和非参数方法），无监督的机器学习技术（例如，聚类，多种学习），监督（分类，回归）和半监督学习。上述算法和计算方面及其基础，包括数值线性代数的基础，以及线性和非线性优化的基础，以以计算有效的方式实现上述问题的解决方案。应用程序将包括统计信号处理，成像，反问题，图形处理以及统计/机器学习与物理/动态系统的交集的问题（例如学习基于代理模型的学习相互作用内核，随机动力学系统的模型降低）。
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