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World File Search System计算资源
人工智能技术堆栈中的竞争
在CSP之外，他们对用户的访问及其对FMS的选择可能取决于其CSP的FM分销平台。CSP和FM开发人员之间的独家合作伙伴关系可能会破坏FM平台之间的竞争，从而可能限制AI市场的创新和多样性。对公共超级计算机的投资，旨在解决复杂和计算要求的问题，在公平和非歧视性条件下可访问私人参与者，可以减轻依赖私人计算资源在内的私人计算资源。24。此外，某些CSP也是AI开发人员，因此这种垂直整合
Eco-Retina：用于型号构建的绿色灵活算法
在过去几年中，发展，培训和预测深度学习模型的能源成本已大大增加。随着神经网络模型变得更大，更复杂，可以执行越来越复杂的任务，对计算资源的需求，尤其是图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）的需求迅速增加。对计算资源需求的这种增加导致能源消耗的相应增加，这导致了人们对AI的可持续性和环境影响的关注。因此，对于研究和行业社区而言，探索新算法和技术的开发至关重要，用于培训更有效的神经网络模型。与原始算法相比，这些修改中的几种需要更少的性能。
科学中国 - 物理，力学和天文学
量子计算由于其伟大的成就而引起了学术界和公众的广泛关注。随着其快速发展和不断增长的投资，提出了一系列问题。例如，可以实现量子至上吗？最近，据报道有几个结果来解决采样随机电路的问题，并伴随着经典的改进[1-3]。值得注意的另一个问题是如何使用量子计算机。与量子计算机可以解决的特定问题无关，这实际上是一个可以方便地访问量子计算资源的用户的问题。很明显，在线量子计算资源将促进各种应用，例如教学，研究和解决日常生活问题，这使量子计算生态系统与古典计算机的生态系统一样重要。然后要求在嘈杂的中间尺度量子计算的当前阶段通过云方法吸引用户。IBM的量子体验
基于数字孪生的海底系统预测和健康管理：概念、机遇和挑战
▪ 复杂性 - DT 的开发需要融合多学科方法和多种技术。与传统模拟相比，数据从多种来源转换，需要大量计算资源，这使得 DT 的开发变得复杂。
利用人工智能解决方案支持学科馆员
1. 明确定义的主题词汇或分类 2. 足够且高质量的培训和评估数据 3. 具备必要技能的员工 [下一张幻灯片] 4. 计算资源（有时从笔记本电脑到大型服务器）
nGRG-RR-2023-02-原生AI架构描述-...
算力是原生AI的核心要素，6G应用和服务预计将增加对强大且加速的计算资源的需求，以满足这些应用和服务的要求。计算能力的提升在推动AI发展中也发挥着至关重要的作用。强大的计算资源可以显著提高AI模型训练的准确性和充分性，同时降低时间成本。为了适应6G网络不断变化的场景和网络功能，需要开发用于处理大量数据量和复杂算法的新型计算架构和基础设施。这可能需要专用硬件，包括图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）、NPU（神经处理单元）、数据处理单元（DPU）。它还可以包括实现能够管理6G网络和应用程序生成的大量数据的分布式计算架构。
玻色子量子计算优势资源
量子计算机有望大幅超越其经典计算机。然而，实现这种计算优势的非经典资源很难确定，因为这些潜在优势的产生并非单一资源，而是多种资源的微妙相互作用。在本信中，我们表明，每个玻色子量子计算都可以重铸为连续变量采样计算，其中所有计算资源都包含在输入状态中。利用这种简化，我们推导出一种用于强模拟玻色子计算的通用经典算法，其复杂性与输入状态和测量设置的非高斯恒星等级成比例。我们进一步研究了有效模拟相关连续变量采样计算的条件，并基于缺乏被动可分离性确定了非高斯纠缠的操作概念，从而阐明了压缩、非高斯性和纠缠等玻色子量子计算资源的相互作用。
人工智能信息技术基础架构
人工智能（AI）的进步是一种“批判性和新兴技术”，为美国领导层提出了政策考虑，对经济竞争力和国家安全产生了影响。AI系统，包括其开发，模型培训，部署，操作，应用程序和服务，依靠具有硬件，软件，网络，数据和设施组件的信息技术（IT）基础架构。数据中心是容纳大部分骨干的主要手段。基于Internet的远程计算服务（即云计算）使AI开发人员和用户能够访问以地理分布式数据中心托管的计算资源。不仅可以将AI创新和竞争取决于高级，安全和可持续的计算资源的可用性和访问权限，而且可以认为IT基础设施也可以被视为“战略国家资产”。近年来，相关问题引起了国会的关注（例如，参议院委员会关于高级计算研究的听证会和众议院委员会听证会上听证会“动力AI”）。