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我总是喜欢每年的这个时候. 随着假期的临近，很多人都会同意这一点, 但我喜欢每年的这个时候，因为在超级计算2018 (SC18)上展示的技术成就和高性能系统向前发展的例子。. 这是一个神经网络(NN)的结合体——爆炸性的机器学习(ML)向深度学习(DL)的开放，之后是人工智能(AI)的清理. SC18充满了有趣的见解，预测并展示了高性能系统的发展方向.
新闻报道
美光发布了两份新闻稿:第一份新闻稿，美光加入欧洲核子研究中心开放实验室, 带来新的机器学习能力，推动科学和研究,“重点关注与欧洲核子研究中心开放实验室的新项目合作，美光将利用开发的人工智能解决方案{ACS解决方案}从研究社区的pb数据中找到有价值的信息. 第二份新闻稿，”美光和Achronix推出基于高性能GDDR6内存的下一代fpga，用于机器学习应用,“确定了在AI应用中采用Achronix的FPGA的7nm节点架构.
Maria Girone，欧洲核子研究中心开放实验室的首席技术官
Manoj Roge, Achronix的副总裁
微米展位上的兴奋
如果你错过了，在美光展台上有超过30个演示. 其中包括来自欧洲核子研究中心开放实验室的思想领导力演讲, @AMD, 戴尔, Achronix, NYRIAD, AMAX, @PenguinHPC, Advantech, 一个收敛和, 当然, 微米. 主题涵盖范围从“人工智能如何影响架构革命以实现ML/DL”到包括QLC存储和高性能GDDR6内存的最新技术的新启用解决方案.
对话非常棒. 与数据科学研究人员合作, 使下一代FPGA具有高性能内存, 并与美光展台的生态系统合作伙伴合作，让人们意识到内存和存储在人工智能系统中的关键作用.
亚历克斯圣. 约翰，尼里亚德仓库的首席技术官
舞台上:在参展商论坛的演讲中, Andreas Schlapka, 担任计算和网络业务部门的战略营销总监, 概述了许多美光存储器的机会 & 训练和推理AI应用程序中的存储选项. 展示了从数据中心部署到边缘的人工智能需要选择内存和存储. 这就引出了观众的问题，“内存带宽墙还存在吗??这为计算和内存之间的新系统解决方案留下了机会.
Dr. Andreas Schlapka，美光公司战略营销总监
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\n"}}' id="text-053d27b6f7">美光高级计算解决方案组总监Mark Hur介绍了为实现人工智能应用而开发的一系列机器学习解决方案的背景. 这些具有IP的卡能够实现FPGA的灵活性，同时利用常见的神经网络编程和针对高性能内存带宽进行优化的IP.
说明人工智能
美光的展台上充满了演示, 包括NYRIAD的“NVMe GPU控制器加速显示”, 在哪里启用GPU的系统执行从30fps开始的4K视频馈送，以及何时关闭调控器, 提高到1500帧/秒-娱乐视频在快速模式. 来自微米的“持久化内存虚拟化”性能示例, 使用美光的ML解决方案进行“ML注入风格转换”, “高性能NVMe”与研华系统，甚至是一个非常有趣的人工智能情绪检测，提供一个表情显示，让你用表情符号来表达你的情绪. 这是由运行在NVIDIA DGX工作站上的应用程序提供的. 我想总结一下，这些演示既翔实又有趣. 沙巴体育安卓版下载AI中如何使用内存和存储的信息，并且在执行过程中非常有趣.
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