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迈向先进计算架构：HPC + AI +Q
高性能计算和大规模架构领域的研究员。他是桑坦德工业大学 (UIS) 高性能和科学计算中心 (SC3UIS) 的主任。他共同创立并组织了拉丁美洲高性能计算会议 (CARLA) 和超级计算和分布式系统露营学校 (SCCAMP)。如今，他是拉丁美洲和加勒比地区高级计算系统 (SCALAC) 的总主席，也是高级计算国际合作委员会的成员，主要在 HPC 和高级计算领域。他发表了关于高级计算、计算新趋势和并行性的研究论文。他曾在法国担任 DJ。关注社交网络。Carlos Jaime 是一名自由式滑雪运动员。
通过探索结构化视觉几何形状来表征简约中的3D视觉世界
艺术家使用这些原始阵列来描绘世界，展示他们捕捉环境本质的效力，从而创建清洁，完整和精确的内容。同样，作为人类，我们具有衡量维度和空间关系的能力，例如并行性和正交性，只有我们的视线。此功能使我们能够通过结构复杂的环境（如室内走廊和停车场）进行肯定地导航，并将我们的生活空间简化为具有象征性表示的地图，如图1。几何原始物的简单性和效率（包括点，线条，曲线和飞机）一直使我着迷，因为它们具有出色的能力，可以以一种简约的方式代表我们世界的复杂性。因此，我的研究受到了激励，我一直相信
实时决策的并行计算框架 -
可扩展和自适应深度学习算法已成为处理巨大数据集并克服慢速计算模型的局限性的变革性。的技术，例如分布式梯度下降和模型并行性授权学习系统有效地扩展而不会降低性能。这些方法优化了分布式系统中的资源分布，从而有效地处理了复杂的数据模式。自适应算法根据输入数据动态修改其体系结构，提供稳健性和灵活性 - 在天气预测和财务建模应用程序中实时决策的临界属性。此外，增强学习和联合学习通过减少对集中数据存储和处理的依赖来增强可伸缩性和概括性[1]。
![arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日](/simg/a\aa6a96e88b19e56e99a1bb2ab7390398bd7b3575.webp)
arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日
简介。对非经典硬件进行脑力启发的计算的研究已在统计中引起了人们的关注。光子平台由于可能实现高带宽，能源效率以及对光学的内在平行性1-3的可能性的可能性而表现出巨大的潜力。在我们的方法中，我们将衍射耦合（DC）1，3 - 6的概念与垂直腔表面发射激光器（VCSELS）结合在一起。DC提供了并行性，并具有高能实施神经网（NNS）的潜力。使用DC的实验实现包括组合的光电模拟计算4，衍射深NNS 3、5，相干VCSEL NNS 1和储层计算（RC）6。vcsels用于多样化的实验实现，用于神经启发的信息处理，最近出现了1、7 - 11。vc- sels可以用作光学深NN体系结构1的节点或RC实现9 - 11中的单个神经元的尖峰行为7。RC 12 - 14的概念简单性允许实施具有当前或近期技术的大规模光子NN，并是研究涉及进一步优化的更复杂方案的理想跳板。许多光子RC实现基于长外部腔体内的时间多头型的高维度15。在这些方法中，提高网络会降低处理速度。我们的方案基于外部空腔16 - 18中的DC，该腔体已证明对更多的发射器可扩展。在这里，我们提出了一种方法，该方法使用24个耦合VCSEL的网络来利用光合并行性，其中每个VCSEL都与一个储层节点相对应，从而避免了时间多路复用的速度惩罚。尽管对于单独的可寻址VCSEL，电气接触设计的局限性可防止
Chromax：快速可扩展的育种程序模拟器
牲畜和植物育种对可持续农业至关重要（Scho and Simianer 2015），并且更适合于特定环境或市场需求（Qaim 2020）。最近，基因组数据和先进统计方法的可用性彻底改变了育种计划（Kim等人2020）。值得注意的是，基因组选择使育种者可以根据基因构成来预测个体的表现，避免昂贵的表型（Meuwissen等人。2001，Crossa等。 2017）。 这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。 此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。 因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。 在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人 2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2001，Crossa等。2017）。这些新的方法解锁了繁殖方案的各种设计可能性，因此很难优化它们。此外，一个单个繁殖周期可能需要多年，在此过程中涉及许多设计选择。因此，对使用模拟优化育种计划的兴趣越来越大。在R中实现了现有的模拟十字架工具（Broman等人2003，Mohammadi等。 2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2003，Mohammadi等。2015，Gaynor等。 2020，Pook等。 2020）或朱莉娅（Chen等人 2022）。 尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。 例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。 随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。2015，Gaynor等。2020，Pook等。2020）或朱莉娅（Chen等人2022）。尽管它们提供了广泛的功能，但它们无法利用高性能计算机中的并行性，这些计算机可能是针对大型且复杂的繁殖方案的必要性。例如，模拟十个有十个春季的人的全脚架十字架会导致450个后代，而20个人的类似拨盘会产生1900个后代。随着这种快速扩展，模拟与成千上万个人的育种计划中的完整拨号线可能是不可行的；因此，需要开发可以加快模拟的工具。为此目的最有吸引力的语言是Python。Python是数值计算和数据科学最常用的编程语言之一，许多库可用于优化和机器学习（Pedregosa等人。2011，Bradbury等。2011，Bradbury等。
使用IBM/QIS-kit量子计算简介
本章的目的是向您展示如何使用IBM/Qiskit开发套件来开发量子计算机架构的算法。因此，我们打算在这种新体系结构中解决传统计算的经典问题。我们知道，在这种新范式中编写算法和程序是一个挑战，因此将被定义并提出量子计算的重要问题，例如其体系结构，纠缠，逻辑端口，使用的电路以及它们在与传统体系结构的关系方面的行为不同。通过演示，将介绍这种紧急技术如何提供有趣的并行性和与经典体系结构相关的显着加速度，从而使读者可以更好地准备在量子计算机上编程。
混合量子上的深度优先 Grover 搜索算法......
N )，并在 [Ben+97] 中被证明是渐近最优的。近年来，一种新的混合量子-经典 (HQC) 计算概念被提出[Llo00]并受到越来越多的关注，HQC 的概念被应用于计算机科学的多个领域[End+21; Ott+17; Liu+21; Ber+18]。通过将量子组件附加到经典计算机，两个部分相互补充，使得 HQC 兼具两者的优点，例如量子并行性[NC10]、数据存储和高效的算术运算。尽管一些文章讨论了 HQC 的详细结构，但在本文中，我们用第 2 部分来研究 HQC 的配置。此外，我们面临着将 Grover 算法应用于多解搜索问题时的低效率问题（这将遇到重复并恶化到 O ( N √
制造意识的生成模型体系结构在Petascale启用生物序列设计和合成
我们介绍了一种减少合成蛋白质成本和由生成模型设计的其他生物学的成本的方法。，我们使我们的生成模型制造模型可以使模型设计的序列可以在现实世界中有效合成，并具有极端的并行性。我们通过训练和合成样品来证明抗体，T细胞抗原和DNA聚合酶的生成模型。例如，我们对3亿观察到的人类抗体进行训练，并合成该模型的10 17生成的设计，以10 3美元的价格实现了与先进的蛋白质语言模型相当的样品质量。使用以前的方法，综合具有相同精度和大小的库将花费大约四亿（10 15）美元。
ME977卫星数据的机器学习
讲座教程实验室组件外部在线项目分配私人研究总计10 50 30 100教育目标该课程旨在为学生提供有关机器学习方法应用于卫星数据的理论和实用基础，以进行预测，分类，聚类和时间序列分析。学习结果对模块的完成成果预期能够：LO1评估并确定机器学习方法及其对实际问题的适用性LO2理解并分析用于处理卫星数据的计算成本和并行性的选项，用于使用机器学习方法LO3客观地选择，训练和测试机器学习方法，用于给定问题的机器学习方法，以下是syllababus：
