XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算能力
推动人工智能爆炸式增长的因素
• 计算能力提升：21 世纪，硬件的改进，尤其是更强大、更高效的处理器的开发，推动了计算能力的大幅提升。计算能力的提升使研究人员能够训练更大、更复杂的人工智能模型。• 大型数据集的可用性：互联网和数字技术的发展导致了大量数据集的生成和积累。在人工智能领域，尤其是在机器学习和深度学习领域，获取大量数据对于训练模型至关重要。大型数据集的可用性促进了更准确、更复杂的人工智能算法的开发。• 机器学习算法的进步：研究人员在开发和改进机器学习算法方面取得了重大进展，特别是在监督学习、无监督学习和强化学习领域。支持向量机、决策树和神经网络等技术得到了进一步探索和改进。• 开源与协作：开源运动在 21 世纪初势头强劲，促进了研究人员和开发人员之间的协作。共享资源、代码存储库和开源框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）使 AI 社区更容易协作和借鉴彼此的工作成果。• 大型科技公司的崛起：包括谷歌、Facebook、微软等在内的主要科技公司开始大力投资 AI 研发。这些公司拥有吸引顶尖人才、资助雄心勃勃的项目和大规模部署 AI 技术的资源。• 深度学习革命：深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个子集，在 21 世纪初经历了复兴。研究人员证明了深度学习在解决复杂问题方面的有效性，图形处理单元 (GPU) 的发展提供了有效训练深度神经网络所需的计算能力。• 人工智能应用的成功：自然语言处理、图像识别和语音识别等人工智能应用的突破证明了实际的成功，并鼓励了对人工智能技术的进一步投资和兴趣。• 认识到人工智能的经济和战略重要性：政府、行业和学术界认识到人工智能的经济和战略重要性。对人工智能研究和开发的资金和支持增加，促进了该领域的发展。下一个重要步骤是实现 GPU 的极高效率，能够加速学习算法的计算。该过程非常迭代，在 2010 年之前，处理整个样本集可能需要数周时间。这些 GPU 卡的计算能力每秒可处理超过一千亿次交易，在缩短这些时间方面取得了长足进步，而且财务成本有限。
计算气动建模工具的状态...
NASA 航空安全计划下飞机失控建模的计算能力。主要目标是开发可靠的计算工具，用于预测和分析影响安全飞行的飞机失速边界附近的非线性稳定性和控制特性，并利用这些预测创建增强的飞行模拟模型，以改善飞行员训练。在资源有限的情况下完成如此雄心勃勃的任务需要与各种计算空气动力学家和飞行模拟专家建立密切的合作关系，以利用他们各自的研究成果来创建 NASA 工具以实现这一目标。已经取得了相当大的进展，但仍有工作要做。本文总结了 NASA 为建立飞机失控建模的计算能力所做的努力的现状，并为未来的工作提出了建议。
量子计算 / jku linz < / div>
计算机科学中的核心目标之一是计算事情。在高水平上，这通常是通过开发算法来实现的，这些算法将潜在复杂的任务分解为一系列简单，标准化的操作。然后可以在（经典）硬件上执行这些标准化操作。例如，现代CPU可以在短短几秒钟内执行数十亿逻辑和算术操作，因此我们拥有大量的原始计算能力。a，原始计算能力可能并不总是足够的。存在大量的计算问题，其中可伸缩性问题甚至可以阻止超级计算机变成非常大的问题大小。此类众所周知的问题是整数分解：将A（通常是大的）数字分解为𝑛lit（𝑛= log 2（log 2（𝑁）⌋+ 1）构成素数，即整数分解a -bit编号𝑁=𝐹= 0×·××𝐹 -1，使用𝐹0，。。。，𝐹 -1∈ℕprime。（1.1）
Li Auto Inc.理想汽车
我们是汽车级计算SOC和基于SOC的智能车辆解决方案提供商，其使命是推动使用芯片移动的未来。SOC是一个集成的集成电路，它集成了关键电子组件，包括中央处理单元，内存，I/O接口等。汽车级计算SOCS具有关键任务能力的智能车辆。基于SOC的智能车辆解决方案将嵌入的SOC与我们内部开发的ISP和NPU的IP核心，中间件和工具链的算法和支持软件集成在一起，以满足广泛的客户需求。我们设计了两个系列的汽车级SOC，Huashan系列高计算能力Soc和Wudang系列跨域SOC。我们从关注自动驾驶应用程序的Huashan系列高计算能力Soc开始并将其商业化，最近引入了Wudang系列跨域Socs，从核心自动驾驶功能扩展，以涵盖更多样化和复杂的需求，以对智能车辆的高级功能，例如Smart Cockpit和Automotive Gateway，全部获得单个Socce of Singles of Sings Siles。在自动驾驶价值链的中游运行，作为第2级SOC提供商，我们以基于SOC的解决方案和基于算法的解决方案的形式提供自动驾驶产品和解决方案。根据Frost＆Sullivan的说法，就2023年的汽车级高计算能力Soc的运输而言，我们是全球第三大提供商。
战略前瞻分析 (SFA) 研讨会报告 24-25 ...
时间框架与我们的 SFA 利益社区保持一致。在未来两年内，将分析技术趋势的融合及其对政治、人类、经济/资源和环境领域所有其他趋势的影响，并将在分析过程中使用计算能力开发一份测试报告。此外，作为区域研讨会的成果，还将提供有关俄罗斯-东欧、北极、亚太地区以及中东和北非和萨赫勒地区的简短区域报告。在这项工作中，计算能力将用于支持研究和分析阶段、开发场景以验证和指导趋势分析以及识别影响。这一过程将提供一个在工作人员流程中使用技术和创新方法的例子，以及测试新领域以制造出为北约和各国增加价值的最终产品的例子。1.3 SFA 研讨会的目的是盘点、审查方法、讨论最佳做法并概述
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了在计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同级别的并行性而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
培训课程
水文建模是对水资源最佳计划，开发，运营和管理必不可少的流域响应进行准确评估所必需的。建模方法已在50年内广泛用于各种水文过程。模型的开发与计算能力方面的发展息息相关。虽然基于事件的模型起源于1930年代，并且可以与手工计算一起使用，但在1960年代出现了第一个用于降雨跑步过程的水文模型，而计算能力足以以简化的“概念性”方式代表所有土地相过程。后来，在1970年代和80年代，可以开发出功率增加的功率，从而启用“基于物理”的水文模型，并求解一组偏微分方程的耦合集，以代表陆上，场地和地下流动和运输过程，以及从陆地和水面蒸发。目前，全球气候模型能够通过基于物理的模型来代表全球水文周期。
异构 CPU/GPU 共同执行 CFD 模拟...
高保真计算流体力学模拟通常与大量计算需求相关，而每一代超级计算机的出现都对计算能力提出了更高的要求。然而，需要进行大量的研究工作才能释放基于日益复杂的架构的前沿系统（目前称为前百亿亿次级系统）的计算能力。在本文中，我们介绍了计算力学代码 Alya 中实现的方法。我们详细描述了为充分利用不同并行级别而实施的并行化策略，以及一种用于有效利用异构 CPU/GPU 架构的新型共执行方法。后者基于具有动态负载平衡机制的多代码共执行方法。已针对使用 NVIDIA Volta V100 GPU 加速的 POWER9 架构上的飞机模拟对所有提出的策略的性能进行了评估。
特刊社论：组织中的人工智能
人工智能的早期努力旨在构建能够模拟人类智能的机器。尽管人们做出了这些尝试，并承诺人工智能具有实用性，但这些努力大多未能实现，并面临一些障碍，尤其是在 20 世纪 60 年代和 70 年代，其中最大的障碍是缺乏计算能力来做任何实质性的事情。在 20 世纪 80 年代和 90 年代，专家系统作为基于早期人工智能研究的实际应用而出现。在 21 世纪初，随着企业将统计数据和概率整合到各种业务应用中，机器学习和神经网络开始蓬勃发展。在接下来的十年里，数字系统、传感器和互联网激增，为机器学习专家提供了各种数据，用于训练自适应系统。尽管人工智能和机器学习的发展是断断续续的，但当前前所未有的计算能力和不断增长的数据量导致了当代人工智能技术的出现。