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国家输电分析中的跨区域可再生能源区
本报告有两个目的。首先，它记录了美国国家可再生能源实验室 (NREL) 如何为国家输电研究确定和分析 IREZ。由此产生的透明度将有助于输电供应商及其利益相关者评估和证明 IREZ 在其区域输电规划中的实用性。第二个目的是为区域输电供应商提供指导，如果他们选择自己对可再生能源区域进行分析。本报告的作者承认，当地因素会强烈影响新输电的选择，而且其中许多因素很难在国家分析中捕捉到。报告的第 4 部分将 NREL 使用的 IREZ 方法转换为可由规划区域和州实施的步骤。每个步骤都可以根据公开信息和利益相关者的意见来制定。
ML云GPU短缺培训：跨区域是答案吗？水管工
摄入和转换输入数据的b缩合输入管道是训练机学习（ML）模型的重要组成部分。然而，实施有效的输入管道是一项挑战，因为它需要有关并行性，异步和可变性信息的可变性的推理。我们对Google数据中心中超过200万ML职位的分析表明，大量的模型培训工作可能会从更快的输入数据管道中受益。同时，我们的分析表明，大多数作业都不饱和主机硬件，指向基于软件的瓶颈的方向。是由这些发现的动机，我们提出了水管工，这是一种在ML输入管道中找到瓶颈的工具。水管工使用可扩展且可解释的操作分析分析模型来自动调整并行性，预取，并在主机资源约束下进行缓存。在五个代表性的ML管道中，水管工的速度最高为47倍，用于误导的管道。通过自动化缓存，水管工的端到端速度超过50％，与最先进的调谐器相比。