#AMD#AMD 今天宣布了一个目标，即到 2025 年，在加速计算节点上运行的人工智能 (AI) 训练和高性能计算 (HPC) 应用程序中，AMD EPYC CPU 和 AMD Instinct 加速器的能效提高 30 倍。 实现这一雄心勃勃的目标需要 AMD以比过去五年全行业总体改进快 2.5 倍以上的速度提高计算节点的能源效率。
加速计算节点是世界上最强大、最先进的计算系统，用于科学研究和大型超级计算机模拟。它们提供了科学家用来在许多领域取得突破的计算能力，包括材料科学、气候预测、基因组学、药物发现和替代能源。加速节点也是训练 AI 神经网络不可或缺的一部分，这些网络目前用于语音识别、语言翻译和专家推荐系统等活动，在未来十年具有前景的用途。30 倍的目标将在 2025 年节省数十亿千瓦时的电力，使这些系统在五年内完成单次计算所需的电力减少 97%。
“提高处理器能效是 AMD 的长期优先设计事项，我们现在正在为使用我们的高性能 CPU 和加速器的现代计算节点设定一个新目标，用于人工智能训练和高性能计算部署。”AMD 执行副总裁兼首席技术官 Mark Papermaster表示，“专注于这些非常重要的领域以及领先公司加强环境管理的价值主张，AMD 的 30 倍目标在这些领域的行业能效表现将比比前五年高出 150%。”
基于图形的分布式内存运行时系统中的声明性数据流
运行时系统可以显着降低科学应用的认知复杂性，缩小 HPC 中系统工程与领域科学之间的差距。其中最重要的角度之一是在集群中自动化数据迁移。传统方法要求应用程序开发人员显式地对通信进行建模，例如通过 MPI 原语。Celerity 是一个受 SYCL 编程模型启发的加速器集群运行时系统，它提供了一种专注于访问模式的纯声明性方法。除了消除显式数据传输操作的需要外，它还为运行时的高效动态调度提供了基础。但是，它目前仅适用于从运行时控制的任务中访问类似数组的数据，而真实的程序通常需要与每个主机本地的不透明数据进行交互，例如句柄或数据库连接，并且还需要一种定义的方式将数据传输到运行时的虚拟化缓冲区中和从中传输出来。在本文中，我们介绍了一种基于图形的方法和声明式 API，用于表达任务之间的副作用依赖关系并将数据从运行时上下文移动到应用程序空间。
介绍
现代科学和高性能计算 (HPC) 对软件工程来说是一个具有挑战性的环境。尽管对能效的限制越来越严格，但为了提高计算吞吐量，现代超级计算机硬件采用异构处理器架构、具有非统一访问特性的深内存层次结构和专用网络拓扑。大多数日益增加的复杂性以复杂的 API 的形式直接传递给应用程序开发人员，在某些情况下，完全不相交的编程模型允许在每个用例中优化利用可用技术。虽然由此导致的前期开发成本增加对于通用仿真工具包等大规模应用来说是可以接受的，
分布式内存运行时系统是一个既定的概念，用于减轻这些异构系统中复杂性的选择方面，例如性能可移植性、优化负载不平衡的执行计划或计算步骤之间的自动数据迁移。它们通常会在表现力、正确性保证和允许的用户控制级别之间进行权衡。
Celerity是一种用于加速器集群的基于任务的分布式内存运行时系统，其使命宣言是通过促进单节点 SYCL加速器程序的省力移植，使异构 HPC 系统的编程更易于访问且更省时. Celerity 模型将问题分解为计算任务及其数据依赖性，使用计算索引空间的细分将工作透明地分配到集群上。Celerity 公开了一个声明式的、基于数据流的 API，在虚拟缓冲区上运行，推断分布式程序中的依赖关系和必要的数据传输，并减轻程序员手动调度决策和数据迁移的负担。
Celerity 的 API 允许它静态地防止不受管理的缓冲区访问和任务之间的竞争条件，从而大大减少编程错误的可能性。运行时实现受益于支持生成高效执行计划的信息密集型 API，同时用户通过富有表现力的编程范式确保其代码的正确性，从而使他们能够专注于核心算法开发。
Celerity 的一个显着用途是集群加速磁流体动力学仿真 CRONOS，它展示了 Celerity 模型在实际应用中的可行性。它也足够通用，可以作为进一步抽象的基础，例如 Celerity 高级 API，这是一种使用类似于 C++20范围库的可组合函数运算符管道公开数据转换的编程模型。
虽然特定领域的问题可以通过计算任务和它们之间的数据依赖关系来完整描述，但实际代码需要额外的功能来执行具有副作用的 I/O 操作。从单节点 SYCL 应用程序进行增量移植是 Celerity 的一个重要开发目标，它进一步需要在遗留主机应用程序和运行时控制的虚拟缓冲区之间移动数据。
在本文中，我们提出了一种使用声明性机制增强 Celerity 执行模型的方法，用于跟踪 I/O 副作用并安全地将数据移出预先存在的同步点上的托管上下文。
相关工作
我们根据一致性模型和同步行为，将我们在 Celerity 中的新颖开发与最先进的运行时系统进行了比较。
SYCL是针对硬件加速器的并行软件的行业标准单源编程模型。存在多种实现，包括 GPU、多核 CPU 和特定应用程序 FPGA的后端。它的执行模型基本上是异步的，并且调度受到缓冲区上隐式和显式数据依赖性的约束。SYCL 是对 Celerity API 的主要影响，旨在简化从单节点 SYCL 程序到分布式内存应用程序的移植。
Legion 是一个用于分布式异构架构（包括 GPU 集群）的运行时系统。它通过根据用户控制的数据分区将程序手动细分为分层任务来建模任务并行性。Legion 任务基于futures异步生成和等待，使运行时的无序调度程序可以自由地在节点之间迁移任务。与其他系统不同，没有驱动执行流的“主线程”概念，相反，任何任务（从单个顶级任务开始）都可以在执行时自由地发出更多并行工作。
基于图形的分布式内存运行时系统中的声明性数据流
运行时系统可以显着降低科学应用的认知复杂性，缩小 HPC 中系统工程与领域科学之间的差距。其中最重要的角度之一是在集群中自动化数据迁移。传统方法要求应用程序开发人员显式地对通信进行建模，例如通过 MPI 原语。
头条刷金币能增加的一些小方法你想知道吗？我今天就分享一下自己摸索到的两个小方法。第一个:现在全民涨现金里有领加速器，你点开里面有看视频领加速器，可以增加五次金币约24000个。第二，在走路赚钱里，你不要等走够一万步去领金币，而是走到一个小节点就领一次，可增加4次领金币，又可多领20000左右金币[爱慕][耶]试试吧。到现在又刷近二十万金币加油！点赞关注我，有好方法再分享给你们！
【《使命召唤》系列韩国服务器取消通知】
亲爱的用户：
因《使命召唤（cod）》游戏方取消了该系列的韩国服务器，现使用韩国节点进入游戏时可能会出现延迟增高、丢包等情况，请您在使用时注意避开含「韩国」字样的韩国节点。
由此给您带来的不便敬请谅解，野豹游戏加速器感谢您的支持，我们将持续迭代更新，立志于做最懂玩家的游戏加速器！
#cod##使命召唤#
经济学诺奖出来了，其中一个比较受关注的，是大家都知道的本·伯南克，那一波全球金融危机的美联储主席。
主要是基于对1930年代大萧条的长期研究，搞了个“金融加速器”理论，简单来说，就是金融会放大经济危机、预期的传导，所以在08年时，发明了量化宽松（QE），也被戏称是“开着直升飞机撒钱”。
我就是感觉，在这个时间节点，给伯南克发奖有点深意啊。[狗头][狗头]
从百年变局看当前所处的阶段：
所谓变局，就是破局和立局的过程，不破不立，先破后立，边破边立。
破局的过程其实早已开始，只是春江水暧鸭先知、春雨润物细无声，标志性的事件应该是特朗普上台后轰轰烈烈一系列的内外政策转向，是这个世界走向的分水岭，从此，全球化、自由贸易走到自己的巅峰。
此次俄罗斯军事打击乌克兰，表面看起来，是俄乌矛盾、俄罗斯与北约的矛盾，实际上，要是纳入到世界变局的层面来看，基体原因及各自的战略意图故且不论，直说它已经带来的影响及后续一系列的连锁反映，让整个世界的轮廓、发展脉络一下子变得清晰起来。从这个角度看，俄乌之战，是世界百年之变的加速器及重要节点。
以上变化只是开端，是非曲直，还有相当长的过程，不管斗争如何激烈，我坚信，正义终将战胜邪恶。
【#我国首台基于回旋加速器的BNCT癌症治疗装备#取得突破性进展】近日，由原子能院研制的国内首台用于BNCT（硼中子俘获）癌症治疗的紧凑型强流回旋加速器，首次获得内靶1.2mA流强，并在输运线荧光靶处获得14MeV/10uA束流光斑，束流品质满足设计要求，标志着调试阶段三个关键节点中的第一个节点顺利完成。这是原子能院面向人民生命健康，拓展核技术应用于核医学领域的又一成果。@中核集团
奇异性。人工智能工作负载的星球级、可抢占、弹性调度
通过推动深度学习工作负载的高利用率来降低成本是云计算供应商的一个重要杠杆。我们提出了Singularity，微软的全球分布式调度服务，用于高效、可靠地执行深度学习训练和推理工作负载。Singularity的核心是一个新颖的、工作负载感知的调度器，它可以透明地抢占和弹性地扩展深度学习工作负载，在不影响其正确性或性能的情况下，在全球人工智能加速器（如GPU、FPGA）上推动高利用率。 Singularity中的所有作业在默认情况下都是可抢占、可迁移和可动态调整（弹性）的：一个实时作业可以动态和透明地（a）抢占和迁移到不同的节点、集群、数据中心或区域，并从执行被抢占的地方恢复，以及（b）在特定类型的加速器的不同集合上调整大小（即弹性放大/缩小）。我们的机制是透明的，因为它们不需要用户对他们的代码做任何修改，也不需要使用任何可能限制灵活性的定制库。此外，我们的方法极大地提高了深度学习工作负载的可靠性。我们表明，用Singularity实现的效率和可靠性的提高，对稳态性能的影响可以忽略不计。最后，我们的设计方法与DNN架构无关，可以处理各种并行策略（例如，数据/管道/模型并行）。
《Singularity: Planet-Scale, Preemptible, Elastic Scheduling of AI Workloads》
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中国人工智能，夺得重要世界第一！首创中国算力网，将助力中国人工智能再次超越！
当前，在人工智能这一前沿领域，中国已经在多个关键指标取得领先。如顶尖学者数量、论文数量、专利数量等都是位居前列，其中，专利申请数量和授权总量都已经位居全球第一。
如今，中国在人工智能产业的重要竞争因素“算力”上，正在大幅实现超越，成为中国AI产业再次升级的“加速器”！
对于人工智能产业而言，没有强大算力支撑，AI难以发展，—，短短6年时间，全球AI算力需求增长30万倍，如果能在算力上处于领先，将在产业竞争中占据优势。
对此，中国已经取得巨大突破。据IDC联合发布的《~全球计算力指数评估报告》显示，全球算力排名中，美国和中国分列前两位，同处于领跑者位置；追赶者包括日本、德国、英国、法国、加拿大、韩国、澳大利亚。特别值得一提的是，在AI算力上，中国AI计算发展领跑全球，AI算力支出规模同比大幅增长44.5%，首次超过美国位列第一，位列世界第一。
这项领先对于中国AI产业发展具有重要意义！其背后的中国算力产业大布局更值得关注。
目前，国内20多个城市在建设基于昇腾AI基础软硬件平台的人工智能计算中心，其中，深圳、武汉、西安、南京、杭州等多地的人工智能计算中心已经上线运营，大幅提升了AI算力，更推动了区域人工智能产业发展，从整体上提升了中国人工智能产业的实力。
不仅如此，中国AI产业还在进行更大的布局，从更大层面推动AI产业发展。今年6月，全球首创的中国算力网上线，它构建了实现算力统筹和智能调度的算力网络，能动态实时感知算力和网络资源状态，进而统筹分配和调度计算任务，大大提高了算力的利用率，进一步提升了算力优势。#昇腾AI向上的力量#
在世界人工智能大会，中国算力网进一步扩大，沈阳、广州、重庆、昆明、福州、长沙、河北（廊坊）7个新增节点接入，至此中国算力网节点超过20个，全国AI算力一张网初具雏形。
未来，伴随着中国算力网的进一步推进，算力优势不断扩大，AI产业有望冲击世界第一！#中国算力网#
