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World File Search System并行性
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。
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。
2024 财年 CFN 战略计划
努力的重点是开发纳米材料的组装合成方法，以及从聚合物、纳米颗粒、生物分子和二维材料成分中实现功能材料设计。组装合成过程的自动化将提供并行性和可重复性，促进日益复杂的结构的组装，提供组装路径的控制，并允许在处理过程中纳入实时反馈。先进的表征和探测结构的新方法包括 NSLS-II 上的纳米级相干 X 射线束和通过低温和液体电子显微镜对纳米结构进行 3D 成像。理论和模拟补充了实验工作，包括开发有效的自组装策略、评估所得形态的固有稳定性以及绘制动力学带来的优势和局限性。
AI 引擎内核编码最佳实践指南
虽然大多数标准 C 代码都可以为 AI 引擎编译，但代码可能需要重构才能充分利用硬件提供的并行性。AI 引擎的强大之处在于它能够使用两个向量执行乘法累加 (MAC) 运算、为下一个运算加载两个向量、存储上一个运算的向量以及在每个时钟周期增加指针或执行另一个标量运算。称为内在函数的专用函数允许您定位 AI 引擎向量和标量处理器并提供几个常见向量和标量函数的实现，因此您可以专注于目标算法。除了向量单元之外，AI 引擎还包括一个标量单元，可用于非线性函数和数据类型转换。
刘汉丹博士 CSYE7105 高性能并行机器学习与人工智能 第 1 页
6 讲：高性能计算架构和并行编程模型。 1 讲：学习使用 Northeastern Discovery 集群 1 讲：Linux Essentials 1 讲：超级计算集群作业调度系统 SLURM 简介 4 讲：Python 中的并行性 4 讲：并行机器学习 1 讲：高性能深度学习简介 1 讲：GPU 和 CUDA 简介 1 讲：PyTorch 简介 4 讲（或更多）：PyTorch 中的并行深度学习 2 讲：HPC、机器学习、深度学习会议和讨论（这取决于会议是否可用） 4-6 讲：项目流程 注意：此时间表可能会更改，并将在整个学期根据需要进行调整。详细信息显示在 Canvas 上的教学大纲中
关于脉冲神经网络的计算能力和复杂性
近十年来，基于人工脉冲神经网络的神经形态架构兴起，例如 SpiNNaker、TrueNorth 和 Loihi 系统。这些架构中的大规模并行性以及计算和内存的共置可能使能耗比传统的冯·诺依曼架构低几个数量级。然而，到目前为止，由于缺乏正式的机器模型和神经形态计算的计算复杂性理论，因此无法将其与更传统的计算架构进行比较（特别是在能耗方面）。在本文中，我们迈出了建立这种理论的第一步。我们引入脉冲神经网络作为机器模型，与我们所熟悉的图灵机不同，信息及其操作共置在机器中。我们引入了典型问题，定义了复杂性类的层次结构，并提供了一些初步的完整性结果。
并行闭环保障系统建模研究...
与并行性。目前相关文献缺乏对并行闭环系统的研究。由于系统动力学是一种能够揭示复杂系统动态过程的方法。因此，本文提出了一种基于系统动力学的并行闭环作业建模方法。为了分析舰载机并行闭环系统，建立了舰载机保障过程模型。给出了保障过程流程图和系统结构方程，分析了动态过程和静态性能。仿真基于尼米兹号航空母舰的实际数据。模拟分析了加油作业、武器装载作业、其他作业和打击任务对保障能力的影响。通过仿真分析，找到了影响保障能力的瓶颈因素。提出了一种新的舰载机保障过程评估方法。为提高舰载机保障能力和航母作战能力提供了参考。
电气工程理学硕士（集成电路专业）
和传输线、PCB 和 IC 材料、阻抗匹配、电源分配网络、并行性和串扰。EMI 和 EMC、反射和终端和 IO 焊盘、片上无源器件、ESD 保护管理、IC 和分立元件封装、热考虑、IC 故障和可靠性、微系统封装和应用。实验室教程：使用集总模型的阻抗匹配、使用微带模型的阻抗匹配、EMC 和 TL 不连续性建模和仿真、键合线建模和仿真、电源分配网络建模、并行传输线建模和分析、串扰和噪声分析、EMI/EMC 干扰分析、片上无源器件和角分析。2. RTL 合成和数字后端：HDL（Verilog）编码基础。可合成的 RTL，
超对称顶夸克事件分类的量子算法
寻找超对称粒子是大型强子对撞机 (LHC) 的主要目标之一。超对称顶部 (停止) 搜索在这方面发挥着非常重要的作用，但 LHC 下一个高光度阶段将达到前所未有的碰撞率，这对任何新信号与标准模型背景的分离提出了新的挑战。量子计算技术提供的大规模并行性可以为这个问题提供有效的解决方案。在本文中，我们展示了缩放量子退火机器学习方法的一种新应用，用于对停止信号与背景进行分类，并在量子退火机中实现它。我们表明，这种方法与使用主成分分析对数据进行预处理相结合，可以产生比传统多元方法更好的结果。
硅光子芯片I/O用于超高带宽和节能的模具连通性
数据中心和高性能计算系统的流量需求在过去十年中成倍增长，这是由于机器学习，大数据分析，尤其是深度学习（DL）基于人工智能（AI）应用程序中数据密集型工作量的泛滥。最近在自然语言处理和内容产生中表明，大型语言模型的巨大潜力进一步加速了技术的进步，而采用了越来越大的更大的DL模型和数据集[1]。持续的趋势引发了巨大的努力，提高了计算硬件的能力，尤其是通过积极的并行性和专业化[2，3]，远远超过了基本通信基础设施的进步[4]。因此，将大量数据移动和芯片之间的移动已成为计算性能和能源效率的瓶颈，将这种系统的连续缩放缩放到Exascale [5]。