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GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
可调度电力的关键作用...
预计仅每日灵活性需求就将从 2021 年起增长 209 太瓦时 (TWh)——相当于一个欧洲小国的年用电量。展望 2050 年，灵活性总需求（每日+每周+每月）将大幅增加五倍。根据欧洲天然气输电系统运营商网络 (ENTSO-G) 的数据，到 2050 年，支持上述变化的能源灵活性预计将增加 40-65% [1]。随着欧洲越来越依赖可再生能源，电网将需要更加强大，能够补偿需求的高峰和低谷，以确保始终有可靠的电力供应。如果没有足够的灵活性，电网可能会出现停电等问题，尤其是在总体需求上升、可再生能源份额变得更加突出的情况下。这需要在可调度能源解决方案、能源存储系统和智能电网方面进行大量投资，以保持电网稳定，并确保欧洲未来可靠、负担得起、低排放的电力供应。
计算和通信协同调度，实现无线边缘的及时多任务推理
摘要 — 在多任务远程推理系统中，智能接收器（例如，指挥中心）使用从多个远程源（例如，边缘传感器）接收的数据特征执行多个推理任务（例如，目标检测）。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限，无法从其输入中产生特征，以及 (ii) 信道的通信资源有限，无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法，该方法确定特征生成和传输调度，以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说，我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程，以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度，我们分析了该问题的拉格朗日松弛法，从而得出增益指标，用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上，我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略，我们证明，随着推理任务数量的增加，该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明，MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。
AHMADI, Seyed Ehsan、MARZBAND、Mousa、IKPEHAI、Augustine 和 ABUSORRAH, Abdullah (2022)。插电式电动汽车的最优随机调度
a 诺森比亚大学，电力与控制系统研究组，英国，纽卡斯尔，Ellison Place NE1 8ST b 阿卜杜勒阿齐兹国王大学，可再生能源与电力系统研究卓越中心，沙特阿拉伯，吉达，21589 c 谢菲尔德哈勒姆大学，工程与数学系，英国，谢菲尔德，S1 1WB d 阿卜杜勒阿齐兹国王大学，工程学院，电气与计算机工程系，KA CARE 能源研究与创新中心，沙特阿拉伯，吉达，21589
UKHSA科学：确保健康与繁荣2024评论 2025候选包 政府对动物灵敏委员会的回应 空气热泵 - 文献评论 关于处理恐怖主义内容和/或CSEA内容的通知年度报告 运输部年度报告和帐户部 传达洪水和沿海侵蚀的气候变化信息 启用自然资本方法指导 什么是有效吸引并将人们留在研发职业中的东西 b'' - 贸易处理的利益效益 - 可再生热动力 - 国内影响评估 公司内部年度报告和帐户 第5章：电力 第6章：可再生能源 关于拟议的CCUS运输和存储监管投资模型支持计划的报告 学校教师的评论机构 - 第三十四报告-2024 JSP 939：建模与仿真的国防政策（M＆S），... 通过恢复实践支持的区域（公顷） 关于拟议的CCUS可调度电力协议业务模型计划的报告 DVSA商业计划，2024年至2025年 碳还原合同时间表和指导 大型生物质生成器的过渡支持机制：咨询 - 政府回应 生成ai b'' b''
ukhsa是美国专家卫生安全局，为英国提供了准备，预防和应对健康安全危害的永久地位能力，并在健康保护方面有系统领导地位。UKHSA还是公共部门研究机构（PSRE），是政府科学能力的一部分。科学基础UKHSA的运营和政策功能。通过实施我们的科学战略，我们将在2023年至2026年战略计划中提出的战略目标，以挽救生命并保护生计。我们通过研究和发展直接为政府的增长任务做出了贡献，并通过支持和实现生命科学行业伙伴的工作，并通过维持健康的人群并减轻NHS和社会护理的负担间接地为政府的成长任务做出了贡献。
基于人工智能的经济负载调度...
I.引言能源的要求在全球许多领土部门都在爆炸，这是由于人口增长和个人之间财富水平上升的因素。除非能源效率同时提高以抵消不断增长的需求，否则全球能源消耗的预计上升可能会持续下去。对低碳能源的需求源于它们在能源组合中取代现有的化石燃料资源的潜力，同时解决了不断增长的能源需求。同样，在经济快速经济增长和人口增长的国家中，对能源需求的需求同时增加。因此，在不断增长的电力需求，耗尽化石燃料和增加环境问题的情况下，需要可再生能源（例如太阳能，风能，Hydel Energy和Geothermal Energy）的可再生能源变得越来越重要。由于这些技术更具成本效益，因此它们还可以增强能源独立性并刺激绿色行业的就业创造。由于其易于可用性和更大的成本效益，太阳能和风在电力行业中具有更大的未来[1]。
钻探调度 - 美国科学支持计划
沉积物核心所需的探险被埋在海底下方1.5公里。对于气候的沉积物档案，这是不寻常的，因为气候记录需要连续，并且深度钻孔很少导致恢复一半以上的沉积层。但是，这次探险队能够利用新的钻井技术，而科学的科学方面的专业知识在半个多世纪的时间内积累并磨练了JR技术团队和钻探者。结果，探险队401即使从超过1公里的深处也恢复了前所未有的连续核心。从地中海地点回收的最后一个核心为1070m，回收率为96％。总共在北大西洋和地中海的四个不同地点收集了超过2.6公里的核心。
公共安全调度员的基本课程培训规格
COMMISSIONERS Geoff Long, Commission Chair Public Member Rob Bonta, Ex-Officio Member Attorney General, Department of Justice Alan Barcelona, Special Agent Department of Justice Ingrid Braun, Sheriff Mono County Sheriff's Office Shannan Moon, Sheriff Nevada County Sheriff's Office P. Lamont Ewell Public Member, Senate Pro Tempore Kelly Gordon, Chief Santa Barbara Police Department Rick Braziel Educator, Cal Poly洪堡蒂娜·尼托（Humboldt Tina Nieto），警长蒙特雷县警长办公室米歇尔·罗德里格斯（Michelle Rodriguez）公共成员，议会议长吉姆·库珀（Jim Cooper），警长萨克拉曼多县
集成功率 - 水系统的最佳能源调度和灵敏度分析
摘要 - 诸如Log4J之类的三方库加速软件应用程序开发，但引入了重大风险。漏洞导致了软件供应链（SSC）攻击，从而损害了主机系统中的资源。这些攻击受益于当前的应用程序权限方法：在应用程序运行时，第三方库是隐式信任的。使用零信任体系结构（ZTA）原则设计的应用程序运行时 - 安全访问资源，持续监视和最小特权执行 - 可以减轻SSC攻击，因为这将使这些库的内置信任为零。但是，没有个人安全防御以低运行时的成本结合这些原则。本文提出了减轻SSC漏洞的零值依赖性：我们将NIST ZTA应用于软件应用程序。首先，我们使用第三方软件库及其脆弱性的研究评估零信任依赖关系的预期有效性和配置成本。然后，我们提出了一个系统设计ZTD系统，该系统可以将零信任依赖项应用于软件应用程序和针对Java应用程序的原型ZTD Java。最后，通过对重新创建的漏洞和现实应用的评估，我们表明ZTD Java可以防御普遍的漏洞类，引入可忽略的成本，并且易于配置和使用。
Tongsheng Geng、Marcos Amaris、Stéphane Zuckerman、Alfredo Goldman、Guang Gao 等人。一种基于配置文件的人工智能辅助异构架构动态调度方法。国际并行编程杂志，2022 年，50 (1)，第 115-151 页。 10.1007/s10766-021-00721-2。hal-03606185
虽然异构架构在高性能计算系统中越来越受欢迎，但其有效性取决于调度程序将工作负载分配到合适的计算设备上的效率，以及通信和计算如何重叠。随着不同类型的资源集成到一个系统中，调度程序的复杂性也相应增加。此外，对于在不同异构资源上具有不同问题规模的应用程序，最佳调度方法可能会有所不同。因此，我们引入了一种基于配置文件的人工智能辅助动态调度方法，以动态和自适应地调整工作负载并有效利用异构资源。它结合在线调度、应用程序配置文件信息、硬件数学建模和离线机器学习估计模型，实现异构架构的自动应用设备特定调度。硬件数学模型提供粗粒度计算资源选择，而配置文件信息和离线机器学习模型估计细粒度工作负载的性能，在线调度方法动态自适应地分配工作负载。我们的调度方法在事件驱动的运行时系统中对控制规则应用程序、2D 和 3D Stencil 内核（基于 Jacobi 算法）和数据不规则应用程序稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 进行了测试。实验结果表明，PDAWL 的表现与产生最佳结果的 CPU 或 GPU 相当或远远优于后者。关键词：异构多核计算、工作负载平衡、自适应建模、机器学习辅助调度、并行计算