الأبحاث ضمن الموضوع : كفاءة الطاقة في الحوسبة
-
توقع الحرارة المهدرة المدفوعة بالتعاون بين الحافة والسحابة لنظام التبريد السائل لمراكز البيانات عالية الأداء End-edge-cloud collaborative-driven waste-heat prediction of liquid cooling system for high-performance computing data centers
2026 | المؤلف: Shuaiyin Ma وآخرون | المجلة: Engineering Applications of Artificial Intelligence | المجال: الأجهزة والهندسة المعمارية (Hardware and Architecture)تقدم هذه الدراسة بنية تعاونية بين الحافة والسحابة (EECC) مصممة للتنبؤ بالحرارة المهدرة على المدى القصير في مراكز بيانات الحوسبة عالية الأداء (HPC)، مع معالجة التحديات المتعلقة بالأحمال الحرارية الديناميكية والمتطلبات الزمنية الفعلية في أنظمة التبريد السائل. تم تطوير نموذج هجين يجمع بين الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) والشبكات العصبية المحولة، مستفيدًا من نقاط القوة…
-
طلب الطاقة من عقدة واحدة أثناء تدريب الذكاء الاصطناعي: قياسات على نظام NVIDIA H100 المكون من 8 وحدات معالجة رسومية Single-Node Power Demand During AI Training: Measurements on an 8-GPU NVIDIA H100 System
2026 | المؤلف: Imran Latif وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: الأجهزة والهندسة المعمارية (Hardware and Architecture)تبحث الدراسة في استهلاك الطاقة لمعدات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على عقدة NVIDIA H100 HGX المكونة من 8 وحدات معالجة الرسوميات أثناء تدريب نماذج مختلفة، بما في ذلك مصنف الصور ResNet ونموذج اللغة الكبير Llama2-13b. قامت الدراسة بقياس استهلاك الطاقة الفوري، حيث وجدت أن الحد الأقصى يبلغ حوالي 8.4 كيلووات، وهو أقل بنسبة…