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人类依赖对人工智能的影响 - iarjset
引言 当前学习框架的能力和实用性取决于设置和特定用途。这些框架对信息准备有很强的依赖性，并且能力保持不变 [1]。通过互联网传达信息，大多数数据都使用不同的方式进行数字传输 [2-3]。大量数据的日益普及、计算能力的不断提高以及学习算法的发展，导致了多种计算能力的显著增强，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。这些能力与其他能力一样，通常被称为人工智能 (AI)，因为它们使信息技术能够执行需要信息的任务 [4-5]。IT 供应商已经利用人工智能能力来提高现有系统（例如决策支持系统）的性能并开发新的应用程序（如语音助手）[6]。人工智能 (AI) 基本上是人类知识的再现。目前的人工智能可以复制、取代、扩大或发展部分人类知识 [7]。
IT@Intel：数据中心战略引领英特尔业务转型
设计 设计工程师每周运行超过 2.73 亿个计算密集型批处理作业。每个作业可能需要几秒钟到几天的时间才能完成。此外，交互式设计应用程序对在远程服务器上托管这些应用程序所导致的高延迟很敏感。我们在设计计算数据中心采用了多种方法来提供足够的计算能力和性能来支持要求。这些方法包括高性能计算 (HPC)、网格计算和集群本地工作站计算。2 我们使用 SSD 作为快速本地数据缓存驱动器、单插槽服务器和一种可提高最重设计工作负载性能的专用算法。这些投资共同使设计工程师能够在相同的计算能力上多运行多达 49% 的作业。这相当于加快了设计和上市时间。
千万亿次规模推动 - A*STAR 研究
1976 年，当时世界上速度最快的超级计算机 Cray-1 上线，每秒可进行 1.6 亿次计算。通过 Cray-1，研究人员获得了新的能力来模拟天气模式、飞行空气动力学以及我们自然界的其他复杂系统。近 40 年后，在新加坡，一群计算机科学研究所和国家机构联合起来，推出了该国第一台千万亿次级超级计算机 ASPIRE 1。它提供一万亿台 Cray-1 机器的计算能力，将帮助 A*STAR 及其他机构的研究人员应对新世纪的科学挑战，从气候变化到全球流行病。在我们的封面故事《千万亿次级推动（第 08 页）》中，A*STAR 研究回顾了新加坡国家超级计算中心在国家研发界普及超级计算能力的使命，以及其七年历史上的关键研究合作，
K 波段微波 DAC 推动量子计算技术的发展。2023 年 2 月
量子计算有可能比传统计算更快、更有效地解决复杂问题。传统计算能力随着每个集成设备的比特/组件数量的增加而线性增加。量子计算能力随着量子比特数量的增加而呈指数增长 [1]。量子比特是一种双态量子力学谐振器装置，具有量子力学的特性（利用原子和亚原子物质的性质）[5]。在传统计算中，单个比特必须处于 1 或 0 两种状态之一。在量子计算中，量子比特表现出波状、多维特性，必须同时处于两种状态的相干“叠加”（测量 0 的概率等于测量 1 的概率）。相干叠加类似于单一频率的点噪声特性（包含在可能范围内的各种振幅，换句话说，X 概率测量 Y 值）[1] [3]。
综述文章 用于智能计算的铁电器件
近年来，晶体管的尺度不断逼近物理极限，阻碍了计算能力的进一步发展。后摩尔时代，新兴的逻辑和存储器件成为扩展智能计算能力的基础硬件。本文综述了用于智能计算的铁电器件的最新进展。首先阐明了铁电器件的材料性质和电学特性，然后讨论了可用于智能计算的新型铁电材料和器件。全面回顾和比较了用于低功耗逻辑、高性能存储器和神经形态应用的铁电电容器、晶体管和隧道结器件。此外，为了为开发基于高性能铁电的智能计算系统提供有用的指导，本文讨论了实现超大规模铁电器件以实现高效计算的关键挑战。
先进计算与微电子学
SCSP 正在制定一系列国家行动计划，以确保美国在关键技术领域的领导地位。该行动计划涉及先进的计算和微电子技术，这些技术涉及数字时代生活的各个领域。从智能手机到世界上最强大的超级计算机，每台传输电信号的设备中都有微电子或芯片。计算能力（也称为计算能力）的迅猛增长支撑了过去十年人工智能的快速发展。随着我们进入人工智能时代，这些技术的重要性只会越来越大。美国及其盟友和合作伙伴在这一关键技术领域领先世界，这是国家安全的当务之急，这一点怎么强调也不为过。计算使我们能够预测极端天气事件、管理我们的核武器库存，并开发针对 COVID-19 等致命病原体的治疗方法。然而，我们正在进入一个计算能力不再能保证迅猛增长的时代。摩尔定律（即可用计算能力每两年翻一番的预测）正在随着芯片行业违背物理定律而失效。在芯片行业的几乎整个历史上，美国一直处于微电子创新领域的全球领先地位。但持续的领导地位并不一定能保证。随着微电子生产成本的提高，各公司将大部分生产能力外包给东亚，而美国则依赖这些技术。在这种背景下，颠覆性技术正在兴起，可能会改变计算的性质。8 月通过的《芯片与科学法案》为美国确保在这些技术领域的长期领导地位创造了机会，但要取得领导地位需要采取大胆的行动。该行动计划借鉴了学术界、私营部门和政府的专业知识，将大胆的技术“登月计划”与组织变革和政策相结合，使美国获得持久的优势。我们的行动计划不是解决这些庞大领域的各个方面，而是侧重于从国家安全的角度解决美国的优势问题。我们邀请您加入我们的努力，以确保美国及其民主盟友和伙伴能够做好准备并组织起来，赢得从现在到 2030 年的技术经济竞争，这是塑造未来的关键窗口。
微型人工智能
微型人工智能是用来描述人工智能研究界为减少算法大小所做的努力的术语，特别是那些需要大量数据集和计算能力的算法。微型人工智能研究人员开发出一种称为蒸馏方法的方法，这种方法不仅可以减少模型的大小，而且还可以加速推理并保持高水平的准确性。使用这些蒸馏方法，模型可以显著缩小，最多可缩小 10 倍。此外，可以在边缘部署更小的算法，而无需将数据发送到云端，而是在设备上做出决策。在构建更强大的算法的过程中，研究人员正在使用越来越多的数据和计算能力，并依赖于集中式云服务。这不仅会产生惊人的碳排放量，而且还会限制人工智能应用程序的速度和隐私。但微型人工智能的逆势正在改变这一现状。科技巨头和学术研究人员正在研究新算法，以缩小现有的深度学习模型，同时又不失去其功能。与此同时，新一代专用 AI 芯片有望将更多的计算能力装入更紧凑的物理空间，并以更少的能源训练和运行 AI。这些进步才刚刚开始面向消费者。Google 宣布，它现在可以在用户的手机上运行 Google Assistant，而无需向远程服务器发送请求。从 iOS 13 开始，Apple 在 iPhone 上本地运行 Siri 的语音识别功能及其 QuickType 键盘。
加拿大数字研究联盟HPC战略
虽然研究人员的需求涵盖了整个生态系统，涵盖了高级研究计算，从研究软件到研究数据管理，从基础设施到服务，运营，培训，资金和人员关注，但该报告侧重于高级研究计算（ARC）和HPC基础设施需求，并将云计算和敏感的数据解决方案覆盖。在该范围内，战略计划和研究人员社区清楚地阐明了通过在计算加拿大联合会的ARC和HPC基础架构和服务上建立大大扩展国家高级研究计算能力的需求，包括改善可访问性，网络安全，以及扩展存储解决方案，包括长期存储和保存解决方案。值得注意的是，研究者理事会鼓励联盟在其首先达到国内生产总值（GDP）加权计算能力的平均值之内将ARC/HPC计算能力增加一倍。除了增加容量外，还需要解决系统使用效率低下，以提高可用性和最大化投资价值。需要通过培训来提高ARC/HPC系统的可用性，并定制，集成的软件和工作流程，以应对特定的特定需求，例如在数字人文中。需要通过财务可持续的计划来实现ARC/HPC和存储基础设施的投资，该计划考虑基础设施的维护和更新要求。未来状态还需要包括设计和实施降低风险措施以防止服务中断。
科学家的实用量子com
•尽管取得了这些成功，但即使是一些最简单的系统似乎超出了人类用量子力学建模的能力。这是因为模拟系统甚至几十个相互作用的粒子的系统都需要比任何传统计算机能够提供数千年提供的计算能力！