XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拥塞
网络研讨会＃4：退役和寿命终止注意事项
•推迟昂贵的升级到传输和分配基础设施•提供关键的网格服务•支持可再生能源生成器的集成，包括太阳能和风能•减轻网格的拥塞（减少布朗特和停电）•电费管理，电费管理，用于家庭和企业的备份功率
第2222号命令：分布式能源资源聚集在批发市场中的参与
•所有地区的燃油价格相同（例如：NYISO天然气与ISO-NE天然气的价格相同。）尽管今天可以存在燃油价格差异，但未来的燃油价格是无法准确预测的。iso-ne不想人工创建拥塞，这可能仅基于燃料价格预测而导致传输开发
支持分销基础架构的服务
使用储能推迟或避免通过安装储能系统而不是新线路来解决分配基础设施升级并解决分配拥塞问题。将存储用作分配网格组件，以通过将其设计基于中等功率值而不是峰值功率值来降低网格计划过程中的“传统”网格大小。
通过以太网进行 RDMA，实现超大规模分布式 AI 训练
近年来，人工智能模型的计算密度和规模都快速增长，这推动了高效可靠的专用网络基础设施的建设。本文介绍了 Meta 用于分布式人工智能训练的融合以太网远程直接内存访问 (RoCE) 网络的设计、实现和运行。我们的设计原则涉及对工作负载的深入了解，并将这些见解转化为各种网络组件的设计：网络拓扑 - 为了支持一代又一代人工智能硬件平台的快速发展，我们将基于 GPU 的训练分离到其自己的“后端”网络中。路由 - 训练工作负载本质上会导致负载不平衡和突发性，因此我们部署了几次路由方案迭代以实现近乎最佳的流量分配。传输 - 我们概述了我们最初尝试使用 DCQCN 进行拥塞管理，但后来放弃 DCQCN 转而利用集体库本身来管理拥塞。运营 - 我们分享运营大型人工智能网络的经验，包括我们开发的工具和故障排除示例。
端到端的保护与零 - 零 - 杂交 - 安全性...
•策略管理：最大程度地减少网络拥塞涉及防止一个细分市场的性能影响另一部分，以确保特定应用程序的一致和最佳性能。例如，在其专用细分市场上使用店内访客Wi-Fi不会干扰单独的细分市场上发生的信用卡交易速度。
2023-2042系统和资源Outlook
1。创建双年展报告，总结了双年展的全面系统计划过程中的当前评估，评估和计划2。生产纽约传输系统需求，生成和传输的系统条件的二十年投影3。识别，排名和组的拥塞元素4。评估解决拥堵的潜在好处5。开发信息性的情况6。进行技术分析以告知利益相关者和有关方面
人工智能物联网设备的边缘机器学习：综述
摘要：几年后，全球将有数十亿台联网设备，这些设备将被放置在我们的家中、城市、车辆和行业中。资源有限的设备将与周围环境和用户交互。其中许多设备将基于机器学习模型来解码传感器数据背后的含义和行为，以实现准确的预测并做出决策。瓶颈将是高水平的联网设备，它们可能会使网络拥塞。因此，需要使用机器学习算法将智能融入终端设备。在这样的边缘设备上部署机器学习可以通过允许在靠近数据源的地方执行计算来改善网络拥塞。这项工作的目的是回顾保证在物联网范式中性能较低的硬件上执行机器学习模型的主要技术，为有意识的物联网铺平道路。在这项工作中，我们详细回顾了在物联网设备上实现边缘机器学习的解决方案的模型、架构和要求，主要目标是定义最先进的技术并展望开发需求。此外，还将提供在微控制器上实现边缘机器学习的示例，通常被视为机器学习“Hello World”。
在VLSI全局路由中实施机器学习
I.在非常大规模集成（VLSI）设计领域的介绍中，全球路由的效率和可靠性在综合电路（ICS）的整体性能中起关键作用。随着IC的复杂性继续随着技术的发展而增长，传统的路由算法在适应现代芯片布局的复杂和动态性质方面面临着越来越多的挑战。这些算法通常基于静态规则和启发式方法，可能会导致次优路径，从而导致线长度增加，信号延迟更高和拥挤。这种拥塞反过来可以显着影响最终芯片设计的性能，功耗和面积。为了应对这些挑战，对将先进的机器学习技术（尤其是深度学习）应用于VLSI全球路线的拥堵预测问题越来越兴趣。深度学习提供了学习大型数据集中复杂模式和依赖关系的潜力，使其非常适合预测和减轻VLSI设计环境中的拥塞。通过利用深度学习模型，可以开发一种动态路由优化方法，以适应实时设计条件和路由模式。