XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作负载
适用于英特尔至强 CPU 的英特尔 AI 引擎可提升整个 AI 管道的性能
人工智能无处不在，涉及各种关键工作负载。从核心企业应用程序到自动语音服务员，经典机器学习 (ML) 和深度学习模型正在成为业务运作的基本构建模块。大规模使用人工智能依赖于从数据预处理到训练再到部署的漫长开发流程。每个步骤都有自己的开发工具链、框架和工作负载——所有这些都会产生独特的瓶颈并对计算资源提出不同的要求。英特尔至强可扩展处理器具有内置加速器，可用于开箱即用地运行整个流程并全面提高人工智能性能。英特尔® 加速器引擎是专门构建的集成加速器，支持最苛刻的新兴工作负载。
Rocket® AI 预测脉搏
在当今快节奏的世界里，弹性是关键。借助工作负载自动化中的人工智能，通过在工作负载自动化策略中实施主动措施，领先于竞争对手，并为您的组织做好应对不可预测变化的准备。通过识别差距并在问题出现之前解决问题，您可以为下一波 IT 颠覆做好准备。
Illumio + Netskope：将零信任扩展到远程访问体系结构
Illumio开发了一个部署在Netskope Cloud Exchange平台中的插件。此插件对任何已重新标记为隔离的工作负载进行定期调查，如果Illumio响应了这样的标签更改，则此插件会更新此更改的Netskope。此外，如果工作负载从质量检查更改为生产，则通知Netskope此标签更改，并且用户将失去对该工作负载的访问。
辐射肿瘤学设施的屏蔽技术
辐射屏蔽的目的是将辐射治疗设备产生的有效辐射剂量降低到房间外的足够低水平。所需的有效剂量水平由地方或国家监管机构确定。所需的剂量水平通常在公共占用率（不受控制的访问）与职业占用（受控访问）方面有所不同。到达受保护位置的剂量率直接受到工作量（W）的影响，这是机器产生的辐射的度量。对于线性加速器，同中心的工作负载是在同中心处吸收的剂量率，在最大程度的吸收剂量的深度确定水中，每小时以灰色（例如，每小时，每周或一年或一年）为灰色（gy）（NCRP 2005b）。然后将同中心的工作负载归一化为距X射线目标1米（如果从X射线目标到同中心的距离不是1米），以产生屏蔽计算中使用的工作负载（W）。除了工作负载外，所需的屏蔽也是机器能量（MVS）的函数；从X射线目标（或同中心）到屏蔽点的距离；梁沿特定方向定向的时间的比例；以及所考虑的空间被认为是占用的时间的一部分。
工作负荷的时间相关电迁移建模......
摘要 — 电迁移 (EM) 一直被认为是后端互连的可靠性威胁因素。自旋转移力矩磁性 RAM (STT-MRAM) 是一种新兴的非易失性存储器，近年来备受关注。然而，相对较大的工作电流幅度是这项技术的一大挑战，因此，EM 可能是一个潜在的可靠性问题，即使对于这种存储器的信号线也是如此。工作负载感知的 EM 建模需要捕获存储器信号线中随时间变化的电流密度，并能够预测 EM 现象对互连整个生命周期的影响。在这项工作中，我们提出了一些方法，可以在各种实际工作负载下有效地模拟典型 STT-MRAM 阵列中与工作负载相关的 EM 引起的平均故障时间 (MTTF)。这允许执行设计空间探索以共同优化可靠性和其他设计指标。
IBM Telum 处理器：为企业工作负载集成 AI IBM 的下一代处理器将 AI 集成到 IBM Z 中
加速器本身提供超过 6 TFLOPS 的 16 位浮点吞吐量，每个芯片可扩展到大约 200 TFLOPS。脉动阵列中的 1024 个处理器块组成矩阵阵列，256 个 fp16/32 块组成用于计算激活的加速器，并包含 RELU、tanH 和 log 的内置函数。该平台还提供企业级可用性和安全性，正如人们对 Z 的期望一样，具有虚拟化、错误检查/恢复和内存保护机制。虽然 6 TFLOPS 听起来并不令人印象深刻，但请记住，此加速器针对事务处理进行了优化。与语音或图像处理不同，大多数数据都是浮点数，并且高度结构化。因此，我们相信这款加速器将提供足够的性能，并且无疑比
skyhawk-ai-master-dsm
1 事件可以是人、车辆或物体的捕捉。 2 使用嵌入式 AI NVR 进行测试和验证 - 64 通道高清录制、16 通道 PB。平均图片大小 ~250 KB 3 1080P、H.265、25 fps 4 SkyHawk AI 监控硬盘专为每年 550TB 的不间断工作负载而设计。对于更高的交易工作负载，请参阅 Seagate 的企业级硬盘产品。 5 5 年有限质保适用于 2021 年 7 月 3 日后发货的产品。有关更多信息，请咨询您的经销商。 6 自 2020 年 5 月 1 日起，除标准质保外，可能还提供 3 年救援数据恢复服务计划。这仅适用于特定地区。请咨询经销商了解可用性。 7.基于 IDEMA 三流工作负载 8. Seagate 不建议在持续极端温度下运行。高温操作会缩短产品寿命。
机器学习驱动的节能负载平衡
在 [1] 中，作者研究了异构系统中数据并行应用负载均衡的能效。该研究旨在优化负载均衡技术，以最大限度地降低这些系统的能耗。他们评估了三种数据并行应用的负载均衡方法：静态、动态和 H 引导。静态负载均衡算法将总工作负载划分为多个工作负载，这些工作负载的数量等于系统中的设备数量。然后，为每个设备分配一个工作负载份额，其大小与其计算速度成正比。设备的计算速度定义为该设备在单位时间内可以完成的工作量。相比之下，动态算法将总工作负载划分为多个大小相等的小任务包，从而创建的任务包数量超过可用设备的数量。每个设备最初都会被分配一个任务包进行处理。当某个设备完成其分配任务包的执行后，它将被分配下一个排队的任务包。但是，如果某个设备空闲且排队中没有任务包，它会从过载的设备上窃取任务包。另一方面，H引导方法与动态方法使用相同的算法，但对包大小的处理方式不同。与采用相同大小包的动态方法不同，引导算法会随着剩余工作组数量的减少而减小包大小。
一项有关人类认知工作量的调查 -
我们周围的计算设备数量不断增加，导致越来越多的系统竞争我们的注意力，使认知工作负载成为人类计算机接口的用户体验的关键因素。人类计算机互动（HCI）的研究使用了各种指标来确定用户的心理需求。但是，需要有一种系统的方法来选择适当有效的实验设置认知工作量的方法，从而对其可重复性提出了挑战。我们介绍了有关HCI文献中用于应对这一挑战的过去和当前指标的文献调查。最初探索在HCI上下文中类似于的认知工作负载，我们将对研究人员和从业人员进行分类，以选择用于系统设计和评估的认知工作量指标。我们以以下三个研究空白结束：（1）在HCI中定义和解释认知工作量，（2）NASA-TLX的隐藏成本，以及（3）HCI研究是工作负载吸引系统的催化剂，强调HCI研究必须深入研究和概念化对互动系统的认知工作负载的理解。