Feb, 2023

一种统一的云支持零散事件并行分布式仿真架构

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TL;DR本文提出了一种基于 DEVS 形式主义的统一并行和分布式 M＆S 架构，具有足够的灵活性，可以在云中部署并行和分布式模拟，而无需修改底层模型源代码，并在并行实现中获得最大 15.95 倍的加速比。
发现论文，激发创造
  • 云服务使异构资源上高效的 AI 引导仿真工作流程成为可能

    使用多种计算资源，如高度并行的超级计算机和专用加速器，部署基于 AI 的模拟工作流非常有利，其中，云托管管理服务的使用可以简化跨资源身份验证和授权，功能即服务（FaaS）函数调用和数据传输等方面的管理，我们的研究表明使用云托管管理服务可以实现与直接连接资源使用情况相当的性能优化。

    Mar, 2023

  • 利用语义和机器学习扩展数据科学解决方案：博世案例

    通过将语义技术和机器学习与云系统相结合，SemCloud 为非云计算专家提供了一个语义增强的云系统，它依靠领域本体和数据集成映射来实现数据处理和分析的分布式计算。

    Aug, 2023

  • DS3: 一种面向系统级领域特定片上系统仿真框架

    通过开发系统级领域特定 SoC 仿真框架，具有加速常用核心的处理元素并实现动态资源管理，促进异构 SoC 的利用，优化功率性能。该框架的优化潜能得以释放，可广泛应用于无线通讯和雷达处理等多个领域，并以开源软件的方式分享，激发相关领域的研究。

    Mar, 2020

  • 分布式机器学习基于异构边缘系统

    提出 ADSP 参数同步方案，解决了分布式机器学习中参数同步与边缘设备的异构性问题，通过策略性地决定每个工作节点提交模型更新的时间点，不仅确保了全局模型收敛，而且加快了收敛速度。

    Nov, 2019

  • 基于模拟的并行训练

    本文介绍一种训练框架，可对机器学习进行科学计算，并通过缓存数据来减轻同时生成数据的时间延迟。实验表明，该框架在多参数 Lorenz 吸引子的测试中成功缓解了数据偏差，从而可以更好地捕捉系统的复杂混沌动态。

    Nov, 2022

  • 一个面向千个 GPU 的多租户机器学习服务模拟平台

    AnalySIM 是一个集群模拟器，可通过跟踪驱动的集群工作负载模拟，以各种性能指标（如 GPU 资源利用率）测试和分析各种调度策略，具有物理拓扑和逻辑分区两种基于集群计算资源的模拟方式。

    Jan, 2022

  • 用于高性能 ADAS SoC 的多端口和共享存储器架构

    介绍一种共享内存架构，以实现高吞吐量的数据流入，并具备适当隔离措施，能满足实时的质量要求；在多个访问主机同时读写的情况下，能够提供高达近 100% 的吞吐量；同时，使该架构具有可扩展性和模块化的设计。

    Sep, 2022

  • 现代数据密集型应用的异构数据中心架构：机器学习和数据库的案例研究

    本研究通过对数据访问和计算模式的分析，以深度优化算法和硬件，提出了两种利用 PIM 范式进行机器学习和混合事务 / 分析处理的数据中心架构。

    May, 2022

  • 用于耦合模拟与机器学习的原位框架及其在 CFD 中的应用

    这篇论文提出了一种能在异构集群上进行现场训练和推理工作流的机器学习框架，利用 SmartSim 分布式数据库解决了传统离线学习中 I/O 和存储限制的问题，并通过在 Polaris 超级计算机上的实验表明了其有效性。

    Jun, 2023

  • 多层次、多尺度可视分析方法在评估多保真度 HPC 系统中的应用

    本文介绍了一种用于超级计算机的综合分析系统，它通过监测硬件、作业和环境的日志数据，使用多分辨率动态模式分解技术（mrDMD）和可视化分析支持，帮助用户快速提取超级计算机的使用和错误模式。

    Jun, 2023