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使用图形编译器和容器优化 AI 训练部署
摘要 — 基于深度神经网络 (DNN) 或深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 应用因其在解决图像分析和语音识别等问题方面的成功而变得流行。训练 DNN 需要大量计算，而高性能计算 (HPC) 一直是 AI 发展的关键驱动力。虚拟化和容器技术促成了云和 HPC 基础设施的融合。这些具有不同硬件的基础设施增加了部署和优化 AI 训练工作负载的复杂性。可以使用特定于目标的库、图形编译器以及通过改进数据移动或 IO 来优化 HPC 或云中的 AI 训练部署。图形编译器旨在通过为目标硬件/后端生成优化代码来优化 DNN 图的执行。作为 SODALITE（Horizon 2020 项目）的一部分，MODAK 工具旨在优化软件定义基础设施中的应用程序部署。 MODAK 使用数据科学家的输入和性能建模，将最佳应用程序参数映射到目标基础架构并构建优化的容器。在本文中，我们介绍了 MODAK，并回顾了 AI 的容器技术和图形编译器。我们说明了使用图形编译器和 Singularity 容器优化 AI 训练部署。使用 MNIST-CNN 和 ResNet50 训练工作负载的评估表明，定制的优化容器优于 DockerHub 的官方映像。我们还发现图形编译器的性能取决于目标硬件和神经网络的复杂性。索引术语 —MODAK、SODALITE、HPC、云、性能优化、AI 训练、Singularity 容器、图形编译器
Edge Cluster升级中的延迟感知容器调度
摘要 - 在移动边缘计算（MEC）中，物联网（IoT）设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行它们，从而降低了对集中式云基础架构的依赖。集群软件升级对于保持边缘群集的有效且安全的操作至关重要。但是，由于其地理分布的性质和资源限制，传统的云群集升级策略不适合边缘群集。因此，至关重要的是，在边缘群集升级期间正确安排容器以最大程度地减少对运行任务的影响。本文提出了一种延迟感知的容器调度算法，以进行有效的边缘集群升级。特别：1）我们为边缘集群升级的在线容器调度问题制定，以最大程度地减少任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的增强学习算法，该学习算法通过考虑MEC的特征，包括异质资源，图像分布和低延迟要求来解决此问题。随后，基于自我注意的位置特征提取方法旨在完全提取和利用边缘节点分布。3）基于模拟和现实数据痕迹的实验表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务潜伏期降低了约30％。
配备多个叶轮的单相搅拌容器中的功耗
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
由DNA折纸膜制成的自组装细胞尺度容器
DNA折纸为精确定义的分子纳米结构的序列可编程生成具有100 nm的大小提供了一种方法。该领域的一个新边界是由DNA折纸亚基制成的上层建筑，它需要除了用于DNA折纸本身的策略。当前方法面临的挑战包括结构和脱离目标组装的复杂性，成本和开发时间的增加。在这里，我们证明了如何受到脂质的结构和相互作用的辐射对称折纸亚基，该脂质的结构和相互作用组织成巨大的DNA折纸单层膜，这些膜可以被读取以形成囊泡或空心管，直径为100 nm至100 nm至1 µm。DNA折纸膜是一种空前的隔室化方法，为自下而上的生物学和细胞尺度软机器人技术打开了新的可能性。
神经模拟管道：启用基于容器的模拟本地和公共云中的模拟
在这项研究中，我们探讨了计算神经科学中的模拟设置。我们使用Genesis，一种通用模拟引擎，用于亚细胞组件和生化反应，现实的神经元模型，大型神经网络和系统级模型。Genesis支持开发和运行计算机模拟，但留下了一个差距，用于建立当今更大，更复杂的模型。大脑网络现实模型的领域已过度生长了最早模型的简单性。挑战包括管理软件依赖性和各种模型的复杂性，设置模型参数值，将输入参数存储在结果旁边以及提供执行统计信息。此外，在高性能计算（HPC）上下文中，公共云资源正在成为昂贵的本地集群的替代品。我们提出了神经模拟管道（NSP），该管道有助于使用基础架构作为代码（IAC）容器化方法，促进了大规模的计算机模拟及其部署到多个计算基础架构。作者通过定制的视觉系统（称为retnet（8×5,1））使用生物学上可见的霍奇金 - 赫斯利尖刺神经元，证明了NSP在用创世纪编程的模式识别任务中的效果。我们通过在Hasso Plattner Institute（HPI）将来以服务为导向的计算（SOC）实验室以及通过全球最大的公共云服务提供商的Amazon Web Services（AWS）上执行54套本地执行的模拟来评估管道。我们报告了使用Docker的非候选和容器的执行，并在AWS中呈现每个仿真的成本。结果表明，我们的神经模拟管道可以减少神经模拟的进入障碍，从而使它们更实用和成本效率。
通用航空IV型氢压容器的概念，设计和制造
需要相互考虑这两个指标，以根据特定的任务和设计问题获得最佳的存储氢和存储系统的重量。尤其是对于CS23类的通用航空飞机，例如由Lange Research Firscraft制造的Antares E2，鉴于为氢存储的建造空间很低。因此，需要优化可用构建空间的容积存储利用，以存储足够的燃料以实现足够的飞行范围。因此，需要考虑通过增加存储利用率来最大化储存氢的数量。对于CFRP层压板的机械性能未优化的容器形状，主要导致这些血管形状的重量储存密度下降。需要优化重量储存密度和体积存储利用，以使氢用于通用航空。
招标：救世军室内食品生产 (IFP) 容器安装场地准备
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