人工智能(AI)和高性能计算(HPC)是计算机领域的两大重要技术。随着计算机技术的飞速发展,二者的联系逐渐紧密,并呈现出互相依赖、互相促进的关系。一方面,高性能计算系统面临的各种新问题与新挑战,需要人工智能方法技术辅助解决(AI for ...人工智能(AI)和高性能计算(HPC)是计算机领域的两大重要技术。随着计算机技术的飞速发展,二者的联系逐渐紧密,并呈现出互相依赖、互相促进的关系。一方面,高性能计算系统面临的各种新问题与新挑战,需要人工智能方法技术辅助解决(AI for HPC);另一方面,人工智能领域理论的突破,依赖于HPC提供的强大的计算能力(HPC for AI)。在这样的背景下,AI和HPC两领域交叉融合,深度发展。文中系统回顾了近年来AI和HPC两个领域各自技术的发展脉络,着重从以下几方面展开分析:1)AI技术在解决HPC硬件体系结构、操作系统资源管理、编译优化和软件开发等几个方面问题的贡献;2)HPC为AI在硬件基础设施及软件应用上的支持;3)AI和HPC领域融合的未来发展前景与挑战。展开更多
Factors that have effect on concrete creep include mixture composition,curing conditions,ambient exposure conditions,and element geometry.Considering concrete mixtures influence and in order to improve the prediction ...Factors that have effect on concrete creep include mixture composition,curing conditions,ambient exposure conditions,and element geometry.Considering concrete mixtures influence and in order to improve the prediction of prestress loss in important structures,an experimental test under laboratory conditions was carried out to investigate compression creep of two high performance concrete mixtures used for prestressed members in one bridge.Based on the experimental results,a power exponent function of creep degree for structural numerical analysis was used to model the creep degree of two HPCs,and two series of parameters of this function for two HPCs were calculated with evolution program optimum method.The experimental data was compared with CEB-FIP 90 and ACI 209(92) models,and the two code models both overestimated creep degrees of the two HPCs.So it is recommended that the power exponent function should be used in this bridge structure analysis.展开更多
HPCC(high performance computing challenge)基准是由DARPA的HPCS(high productivity computing system)项目所发布的评价高性能计算系统的测试基准程序,自推出至今,受到工业界和学术界的广泛关注.但是,HPCC仍有不尽如人意之处,主要表...HPCC(high performance computing challenge)基准是由DARPA的HPCS(high productivity computing system)项目所发布的评价高性能计算系统的测试基准程序,自推出至今,受到工业界和学术界的广泛关注.但是,HPCC仍有不尽如人意之处,主要表现在其测试结果是若干个指标项,需要测试者和决策者根据这些测试指标项进行分析和评估,缺少一个整体的、直观而统一的评价结果.提出一种基于HPCC和层次分析法的高性能计算系统评价模型——AHPCC(a high performance computer system evaluation model based on HPCC),当系统通过运行HPCC得到测试结果后,使用AHPCC模型对这些测试参数按系统应用目标建立层次结构图,并最终计算得到各系统关于特定应用目标的单一分数.以12个已测出HPCC性能参数的系统为例,使用AHPCC模型计算并分析了系统评价结果.实验结果表明,AHPCC模型提供了实际系统的统一而直观的评价指标,其评价结果符合高性能系统的设计和应用特点.展开更多
高性能计算的一个发展方向是可扩展系统,当前主要是研究千万亿次计算的关键技术;另一个发展方向是普及型系统,为此我们提出了PHPC(personal high performance computer)的一组技术.PHPC的主要特征是:适合办公室环境、规模化产品、用户...高性能计算的一个发展方向是可扩展系统,当前主要是研究千万亿次计算的关键技术;另一个发展方向是普及型系统,为此我们提出了PHPC(personal high performance computer)的一组技术.PHPC的主要特征是:适合办公室环境、规模化产品、用户为中心的使用模式、面向生产率的编程模式.面向普及的个人高性能计算机提供了许多创新研究的机会.基于PHPC的思想,我们给出了称为KD-50-Ⅱ的龙芯万亿次个人高性能计算机的设计,初步验证了PHPC的可行性.展开更多
文摘人工智能(AI)和高性能计算(HPC)是计算机领域的两大重要技术。随着计算机技术的飞速发展,二者的联系逐渐紧密,并呈现出互相依赖、互相促进的关系。一方面,高性能计算系统面临的各种新问题与新挑战,需要人工智能方法技术辅助解决(AI for HPC);另一方面,人工智能领域理论的突破,依赖于HPC提供的强大的计算能力(HPC for AI)。在这样的背景下,AI和HPC两领域交叉融合,深度发展。文中系统回顾了近年来AI和HPC两个领域各自技术的发展脉络,着重从以下几方面展开分析:1)AI技术在解决HPC硬件体系结构、操作系统资源管理、编译优化和软件开发等几个方面问题的贡献;2)HPC为AI在硬件基础设施及软件应用上的支持;3)AI和HPC领域融合的未来发展前景与挑战。
文摘Factors that have effect on concrete creep include mixture composition,curing conditions,ambient exposure conditions,and element geometry.Considering concrete mixtures influence and in order to improve the prediction of prestress loss in important structures,an experimental test under laboratory conditions was carried out to investigate compression creep of two high performance concrete mixtures used for prestressed members in one bridge.Based on the experimental results,a power exponent function of creep degree for structural numerical analysis was used to model the creep degree of two HPCs,and two series of parameters of this function for two HPCs were calculated with evolution program optimum method.The experimental data was compared with CEB-FIP 90 and ACI 209(92) models,and the two code models both overestimated creep degrees of the two HPCs.So it is recommended that the power exponent function should be used in this bridge structure analysis.
文摘HPCC(high performance computing challenge)基准是由DARPA的HPCS(high productivity computing system)项目所发布的评价高性能计算系统的测试基准程序,自推出至今,受到工业界和学术界的广泛关注.但是,HPCC仍有不尽如人意之处,主要表现在其测试结果是若干个指标项,需要测试者和决策者根据这些测试指标项进行分析和评估,缺少一个整体的、直观而统一的评价结果.提出一种基于HPCC和层次分析法的高性能计算系统评价模型——AHPCC(a high performance computer system evaluation model based on HPCC),当系统通过运行HPCC得到测试结果后,使用AHPCC模型对这些测试参数按系统应用目标建立层次结构图,并最终计算得到各系统关于特定应用目标的单一分数.以12个已测出HPCC性能参数的系统为例,使用AHPCC模型计算并分析了系统评价结果.实验结果表明,AHPCC模型提供了实际系统的统一而直观的评价指标,其评价结果符合高性能系统的设计和应用特点.
文摘高性能计算的一个发展方向是可扩展系统,当前主要是研究千万亿次计算的关键技术;另一个发展方向是普及型系统,为此我们提出了PHPC(personal high performance computer)的一组技术.PHPC的主要特征是:适合办公室环境、规模化产品、用户为中心的使用模式、面向生产率的编程模式.面向普及的个人高性能计算机提供了许多创新研究的机会.基于PHPC的思想,我们给出了称为KD-50-Ⅱ的龙芯万亿次个人高性能计算机的设计,初步验证了PHPC的可行性.
