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信息学和乳制品行业联盟：人工智能趋势与现有挑战
人工智能可以在产业中发挥潜在的转变作用，提升生产过程，减少手动重复任务。高性能计算和强大的数学模型之间的协同作用使得机器学习等复杂数据分析过程得以应用。然而，在有效、高效和灵活处理以生成有价值的知识方面存在挑战。因此，本研究全面描述了人工智
PDF18 days ago
一种高效的多分位数回归网络与特定预防分位数交叉的方法
本文提出了排序复合分位数回归神经网络（SCQRNN），这是一种先进的量位数回归模型，旨在防止量位数交叉并提高计算效率。通过在训练中集成特定的排序，SCQRNN 确保不交叉的分位数，提升模型可靠性和解释性。我们证明，SCQRNN 不仅可以防止
PDFa month ago
高效适数值计算的开源框架
我们提出了一个通用的开源框架，旨在促进高效、个性化的数值矩阵乘法运算（MMM）。该框架提供了两个主要贡献：第一，一个经过优化的、自动化的算术数据通路生成流水线，可以实现高度定制化的脉动式 MMM 核心；第二，生成的核心能够无缝集成到用户代码
PDFa month ago
高性能计算系统上机器学习应用中的 I/O：全方位调查
通过对高性能计算系统中机器学习应用的 I/O 进行研究，本文在 2019 年至 2024 年的 6 年时间窗口内，概述了机器学习的常见阶段，评估了可用的分析工具和基准测试，探讨了机器学习训练过程中遇到的 I/O 模式，研究了现代机器学习框架
PDF3 months ago
高光谱临床应用的空间光谱分类器的并行实现评估
本文通过比较五种不同高性能计算平台在处理空间 - 光谱方法分类高光谱图像时所提供的性能，评估其主要优势和缺点，研究了两种不同性能需求的医学应用：神经外科手术中的高光谱图像和皮肤病学介入中的高光谱图像，其中包括处理时间和能源效率两个主要考虑因
PDF3 months ago
深度强化学习驱动调度的可解释建模
通过使用可解释性强的决策树模型，我们提出了一个名为 IRL（可解释增强学习）的框架，用于解决深度强化学习在集群调度中缺乏可解释性的问题，并且证明了 IRL 可以在保持相似调度性能的同时将黑盒深度神经网络策略转化为可解释的基于规则的决策树。
PDF3 months ago
高性能计算中复杂调谐搜索的经济有效方法：导航相互依赖性和维度
高性能计算中的调谐搜索是解决计算应用中复杂优化挑战的关键，本文提出的方法通过适应和改进依赖性分析和高维分解技术，确保在现实场景中具备计算可行性的同时最大化性能收益。
PDF4 months ago
MLCommons CloudMask 基准测试的改进与评估
使用纽约大学（NYU）的高性能计算集群 NYU Greene，在 MLCommons 的科学云掩膜基准测试中，报告了深度学习模型的性能基准测试结果：包括基准测试任务的描述、更新的代码以及在我们选定的超参数设置下，该基准测试的最佳模型。基准测
PDF4 months ago
异构云和高性能计算资源上的安全联邦学习 -- 以 LLaMA 2 联邦微调为案例研究
通过仅共享本地训练模型的参数，联邦学习可以使多个数据所有者合作训练强大的机器学习模型，而无需传输大量或敏感的本地数据。本文详细介绍了我们的高级隐私保护联邦学习（APPFL）框架的设计，通过利用 Globus Compute，一个分布式函数即
PDF5 months ago
用于解决大规模问题的多级图神经网络预处理器
该研究介绍了一种新颖的预处理器，将 GNN 模型与多级域分解框架结合起来，以提高 Krylov 方法的效率，并产生一个混合求解器，可以以任何所需的精度收敛。
PDF5 months ago
JAX-Fluids 2.0：面向可区分 CFD 的高性能计算压缩性两相流
我们介绍了第二个版本的基于 Python 的完全可微分计算流体力学求解器 JAX-Fluids，该求解器设计用于可压缩的单相和两相流。我们通过引入能够在 GPU 和 TPU 上高效扩展的 JAX 原始操作并展示稳定的自动微分梯度计算，实现
PDF5 months ago
定位论文：高性能计算研究与低延迟学习机制的现状和挑战
近期，语言模型（尤其是大型语言模型）在深度学习领域引发了一场革命。本文提出了将这些模型技术应用于高性能计算任务的观点，并强调了现有思想在此领域中如何改进和适应。
PDF5 months ago
OMPGPT: 一个用于 OpenMP 的生成预训练 Transformer 模型
OMPGPT 是一个新型的、精心设计的模型，旨在利用语言模型的先天优势进行 OpenMP 预定义指令生成，同时采用 NLP 领域的提示工程技术，通过链式 OMP 提升其效果。在广泛的评估中，我们发现 OMPGPT 在 OpenMP 任务中胜
PDF5 months ago
基于转移学习的高斯 Copula 自动调谐
给定的研究论文的主要课题和研究领域包括高性能计算、自动调优、迁移学习、小样本性能和高斯构造模型。
PDF6 months ago
基于 KPI 的高性能计算作业的聚类与可视化：一种特征降维方法
该研究论文介绍了一种基于 KPI 指标的高性能计算任务聚类方法，并结合主成分分析技术对结果进行可视化分析，通过对 CPU 使用率进行聚类分析得出了较好的结果。
PDF7 months ago
基于 KPI 的高性能计算数据中心作业聚类的无监督方法
高性能计算系统中的性能分析是一项重要任务，本文主要贡献是识别出最适合于根据高性能计算系统中作业行为对其进行分类的度量标准，并验证了网络流量监测相关的度量标准与层次聚类算法在此任务中的适用性。
PDF7 months ago
人脑细胞分布图像修复的去噪扩散概率模型
使用最新的成像和高性能计算技术实现了在细胞水平对整个人脑进行成像，为研究人脑的多尺度结构（包括大脑区域和核团的划分、皮层层次、纵列和细胞群体）提供了基础。本研究提出了一种基于噪声扩散概率模型（DDPM）的模型，通过训练细胞染色切片的光镜扫描
PDF7 months ago
ADE Coxeter 元素的机器学习 Clifford 不变量
这篇论文通过高性能计算，对 Coxeter 变换进行了全面计算，通过监督和无监督机器学习的技术，展示了 Clifford 代数数据集可以用于机器学习，并揭示了这些新颖几何不变量与其他众所周知的几何不变量之间的关系。
PDF9 months ago
OpenCV 算法在 RISC-V CPU 上的矢量化改进
本研究讨论了在现有的 RISC-V 处理器上通过改进 OpenCV 库中几个计算机视觉和机器学习算法的向量化来加速计算的可能性，并证明改进的向量化可以将 RISC-V 设备的计算速度提高百分之几十。
PDF10 months ago
比较 Llama-2 和 GPT-3 LLMs 用于 HPC 内核生成
我们评估了开源 Llama-2 模型在不同并行编程模型和语言上生成众所周知的高性能计算内核（例如 AXPY、GEMV、GEMM）的使用情况。我们使用简单的提示通过 GitHub Copilot 基于 OpenAI Codex 生成类似的内核
PDF10 months ago