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大规模弹性：管理Google的TPUV4机器学习超级计算机
摘要TPUV4（张量处理单元）是Google的机器学习培训的第三个生成加速器，用自定义的3D圆环互连部署为4096节点超级计算机。在本文中，我们描述了我们设计和操作软件基础架构的经验，该软件基础架构允许TPUV4超级计算机大规模运行，包括自动故障弹性和硬件恢复的功能。我们采用软件定型网络（SDN）方法来管理TPUV4的高频带芯片间互连（ICI）Fab-fab-fab-fab-ric，使用光电路切换到动态配置围绕机器，chip和链接故障的操作路线。我们的基础架构检测故障，并自动触发对构造的结果，以最大程度地减少运行工作负载的破坏，并为受影响的组件启动修复和维修工作流。与硬件和软件的维护和升级工作流相似的技术接口。我们的动态重新配置方法使我们的TPUV4超级计算机可以实现99.98％的系统可用性，优雅地处理约1％的培训工作经历的硬件中断。
逆向工程射击模式的超级计算机框架识别其突触输入
m--chardon@northwestern.edu 1 Neuroscience系，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 2美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚州立大学电气和计算机工程系7分。 3 Argonne领导力计算设施，Argonne National 9实验室，美国伊利诺伊州Lemont； 4美国伊利诺伊州埃文斯顿市西北10大学电气工程系； 5美国伊利诺伊州芝加哥西北11大学生物医学工程系； 6英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学的12个生理学与生物物理学系7； 8实物13医学和康复，美国伊利诺伊州芝加哥的雪莉·瑞安（Shirley Ryan）能力实验室； 9物理疗法和人类运动科学，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 15 10美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北 - 阿尔贡科学与工程学院（NAISE）16m--chardon@northwestern.edu 1 Neuroscience系，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 2美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚州立大学电气和计算机工程系7分。 3 Argonne领导力计算设施，Argonne National 9实验室，美国伊利诺伊州Lemont； 4美国伊利诺伊州埃文斯顿市西北10大学电气工程系； 5美国伊利诺伊州芝加哥西北11大学生物医学工程系； 6英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学的12个生理学与生物物理学系7； 8实物13医学和康复，美国伊利诺伊州芝加哥的雪莉·瑞安（Shirley Ryan）能力实验室； 9物理疗法和人类运动科学，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 15 10美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北 - 阿尔贡科学与工程学院（NAISE）16
高级计算机信息技术
乌克兰帕西尼克·罗曼（Pasichnyk Roman）乌克兰PELESHKO DMYTROETOMPRENKOVEDUARD，ESONIA，ESTONIAPROCHAZKAALES，捷克共和国PukasAndri Zora，捷克共和国，捷克共和国Romaniukoleksandr，Romaniuk oleksandr，ukraine乌克西斯特·埃奇·莫·埃奇·梅尔（Romaniuk oleksandr）乌克兰纳塔利亚捷克共和国Skrbek Miroslav。 ，乌克兰乌克兰•乌克兰的Stepashko VolodymyrSvataVlasta，捷克共和国SzczepaniakPiotr，波兰Tymofievvalentr捷克czech czech•vojtech josef，vojtech josef•乌克兰
用于逆向工程神经元群体放电模式以识别其突触输入的超级计算机框架
m-chardon@northwestern.edu 1 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学神经科学系；2 美国加利福尼亚州洛杉矶加州州立大学电气与计算机工程系；3 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室阿贡领导力计算设施；4 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学电气工程系；5 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学生物医学工程系；6 英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；7 美国华盛顿大学生理学和生物物理学系；8 美国伊利诺伊州芝加哥 Shirley Ryan 能力实验室物理医学与康复系；9 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学物理治疗与人体运动科学系； 15 10 美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学-阿贡科学与工程研究所 (NAISE) 16
超级计算机 - ijrpr
❖ 由于电路元件的小型化、连接电路板的电线的大幅缩短以及冷却技术的进步（例如，在各种超级计算机系统中，处理器和内存电路被浸入低温流体中以达到其运行最快的低温），这个极限几乎已经被达到。
为超级计算机带来量子加速
量子计算机将信息编码为量子比特的状态，并使用外部信号（例如通过微波或激光）来操纵它们。利用量子物理的特性，量子算法可以使用这些特性来实现资源扩展的指数级改进 2 。已经开发了几种这样的量子算法 [11]；尽管如此，必须强调的是，量子计算机并非现有计算技术的替代品。量子计算机更适合解决那些所需传统计算资源随问题规模呈指数级增长的问题。其他问题可能从量子计算机中获得的收益较小甚至为零，辅助任务也是如此，如预处理和后处理、I/O 和可视化。这种理解有助于将量子计算机定位在大量计算硬件中，作为现有高性能计算系统的加速器，专门适用于某些类型的问题，量子计算机将成为这些问题的颠覆性技术。
超级计算机在现实世界中发挥经济和社会效益的例子：百亿亿次级计算时代的前奏
在这项研究中，HPC 驱动的癌症研究为长期癌症幸存者带来了更好的结果。癌症检测和治疗方面的进步大大提高了存活率。但随着存活率的提高，需要尽量减少长期治疗相关的负面影响。特别是，接受放射治疗的儿童以后更容易患上由放射引起的继发性癌症（致癌作用）。研究人员在超级计算机模拟的帮助下进行了临床试验，这些试验有助于提高长期晚期癌症治疗的成功率。模拟驱动的研究产生了宝贵的数据，这些数据被用于指导临床和卫生政策决策
