XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作负载
启用低延迟工作负载技术指南
许多NFV工作负载必须以低潜伏期的形式交付才能满足严格的服务水平协议。这些工作负载中的许多具有独特的特征。该软件通常以轮询模式运行，从CPU的角度来看，利用率为100％。这是因为指令总是由CPU核心执行。使用数据平面开发套件（DPDK）的应用程序是此软件体系结构的典型特征。对于内核驱动程序，DPDK中使用的轮询模式驱动程序（PMD）似乎是100％忙碌的，即使可能有很少的数据包流动。因此，在100％利用案件中的内核电源州长并不总是适合电源管理，因为由于投票驱动程序的投票性质，核心利用总是被视为100％忙碌。除了投票外，DPDK软件线程通常不会与其他工作负载共享内核，并且通常与OS调度程序隔离，这意味着它们可以控制电源技术而不会影响核心上运行的其他软件。
不确定性感知人类的视觉工作负载估计 -
人类机器人团队在不确定的环境中运作，需要完成各种任务。对人类工作量的动态理解可以使团队成员之间的流体相互作用。试图适应人类机器人团队的系统需要量化在不同的工作负载组件中的工作负载分布。需要估计对人类视觉资源的需求的工作量评估算法。此外，自适应系统将受益于不确定性的度量，因为这些措施为互动适应提供了帮助。分析了两种机器学习方法的能力，可以分析在非临时监督环境中进行人手操作的视觉工作量的能力。一个关键发现是，不确定性感知方法优于另一种方法。
基于自导向学习的云资源管理工作负载预测模型
工作负载预测在智能资源扩展和负载平衡中起着至关重要的作用，可最大限度地提高云服务提供商的经济增长以及用户的体验质量 (QoE)。人们发现了多种方法来估计未来的工作负载，并且机器学习被广泛用于提高预测准确性。本文提出了一种自导向工作负载预测方法 (SDWF)，该方法通过计算最近预测中的偏差来捕捉预测误差趋势，并将其应用于提高进一步预测的准确性。该模型采用基于黑洞现象的改进启发式方法来训练神经元。通过六种不同的真实世界数据轨迹评估了所提出方法的有效性。将该模型的准确性与使用不同最先进方法（包括深度学习、差分进化和反向传播）的现有模型进行了比较。与现有方法相比，均方预测误差的最大相对减少量高达 99.99%。此外，还采用 Friedman 和 Wilcoxon 符号秩检验进行统计分析，以验证所提出的预测模型的有效性。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
rank-1 CNN用于脑电图的心理工作负载分类
脑计算机界面（BCIS）可以分为两种主要类型：主动和被动BCI（Clerc等人2016）。当系统使用用户非自愿生成的信号时，BCI可以被动。更具体地说，这种类型的BCI经常用于评估执行不同心理需求的各种任务的用户的心理工作量，尤其是脑电图（EEG）（EEG）（Wang等人。2015，Adryou等。2018，Shalchy等。 2020）。 在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。 这取决于事先收集了标记的数据。 但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。 为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。 为此挑战提供的数据集（Hinss等人 2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。 每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。 提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。2018，Shalchy等。2020）。在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。这取决于事先收集了标记的数据。但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。为此挑战提供的数据集（Hinss等人2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。难度标签仅在两个初次会议上提供。
Kubernetes 原生两级资源管理，适用于 AI 工作负载
• 优先级 • 服务类别 • 配额 • 任务、作业、用户、组织、服务……？ • 您在哪个级别排队、分配资源、抢占…… • 当 1000 个 POD 处于待处理状态时，您的调度程序会发生什么情况？
使用 Ray 轻松扩展 AI 和 Python 工作负载
“在 Shopify，我们的数据和计算需求每年都在呈指数级增长，而我们以前的工具却难以跟上。我们选择 Ray 来支持我们的机器学习平台，事实证明，它对我们加速和扩展整个 ML 生命周期的能力至关重要。Ray 的简单、Pythonic API 和丰富的库生态系统，加上其开放且可扩展的设计，使我们的工程师和数据科学家能够更轻松、更快地为全球 170 多万商家创造价值。”
美光 DDR5 AI 推理工作负载性能
我们的测试表明，使用美光 DDR5 和第四代英特尔至强处理器，以及英特尔® 高级矩阵扩展 (AMX)（一种用于在 CPU 上进行深度学习、训练和推理的新型内置加速器），可为 AI 应用提供必要的计算能力、内存带宽和容量。与 DDR4-3200 相比，美光 DDR5-4800 的内存带宽提高了 2 倍。除了提高数据速率外，美光 DDR5 还增加了两倍的存储体组、突发长度 (BL16) 和改进的刷新方案，可提供比 DDR4-3200 高得多的有效带宽，超出了更高数据速率本身所能实现的效果。与第三代英特尔至强 8380 CPU 相比，最新的第四代英特尔至强 8490H CPU 的核心数量增加了 50%，并改进了缓存架构（即速度和容量），以提高 AI 推理的性能。为了增加 CPU 核心数量，美光 DDR5 增加了突发长度，每个 DIMM 启用两个独立通道，使服务器平台可用的内存通道增加一倍，以实现更多并发操作。
HCl工作负载自动化用于Z-计划和安装
Migration considerations.....................................208 Customization considerations............................ 209 Migration strategies.............................................209 Installation and verification................................. 212 Parallel testing......................................................212 Migrating an end-to-end with fault tolerance capabilities network.............................................213 Migrating DB2报告...............................................任务....................................................................................................................... 217迁移动作...................................................................................