以人工智慧為重點的高效能運算資料中心可以更低成本地提供更高的電網靈活性
以 GPU 為中心的 AI 專用高效能運算資料中心，與傳統以 CPU 為中心的通用型高效能運算資料中心相比，能夠以更低的成本提供更大的電網靈活性，尤其是在需要長時間持續供電的電力系統服務方面。
AI 중심 HPC 데이터 센터, 전력망 유연성 향상 및 비용 절감 효과 입증
AI 중심 HPC 데이터 센터는 기존 범용 HPC 데이터 센터보다 전력망 유연성 서비스 제공에 더 유리하며, 특히 장기간 서비스에서 비용 절감 효과가 크다.
AIに特化したHPCデータセンターは、電力網の柔軟性をより低コストで提供できる可能性
AIに特化したHPCデータセンターは、電力網の柔軟性を従来の汎用HPCデータセンターよりも低コストで提供できる可能性がある。
Flexibility and Cost Advantages of AI-focused HPC Data Centers for Power Grid Services
AI-focused HPC data centers, with their high and stable utilization rates, can provide more power grid flexibility at a lower cost than general-purpose HPC data centers, especially for longer-duration services, potentially creating financial benefits for data center operators.
FPF에서의 SUSY: 거대 통일 이론 규모의 끈 이론과 중력 매개 초대칭 깨짐 모델에서 중성미자-모듈리노 진동 탐색
차세대 LHC 실험, 특히 FPF(Forward Physics Facility)에서 중성미자-모듈리노 진동 신호를 탐색하면 GUT 규모의 끈 이론에서 예측하는 고에너지 SUSY 깨짐 모델을 검증할 수 있다.
컴팩트 바이너리 병합의 중력파 탐색을 위한 확장 가능한 매칭 필터링 파이프라인
본 논문에서는 대규모 중력파 데이터를 처리하고 분석하기 위해 GstLAL 파이프라인의 핵심 필터링 엔진을 PyTorch 프레임워크에 적용하여 CPU 및 GPU 환경 모두에서 유연하게 실행 가능하도록 개선한 확장 가능한 중력파 탐색 파이프라인을 제시합니다.
コンパクト連星合体からの重力波を探索するためのスケーラブルなマッチドフィルタリングパイプライン
本稿では、従来のGstLALパイプラインをPyTorchフレームワークに適応させることで、CPUとGPUの両方で柔軟な実行を可能にし、計算能力の向上と持続可能性を確保した、スケーラブルな重力波探索パイプラインを提案する。
LeXInt：基於 GPU 加速的指數積分器軟體包（公開原始碼，CUDA 架構）
LeXInt 是一款基於 CUDA 的開源軟體包，利用 Leja 點的指數積分器和多項式插值法，在 GPU 上實現顯著的加速，適用於求解剛性微分方程。
국립 연구 플랫폼에서 Grace Hopper AI 슈퍼 칩을 사용한 모험 및 A100과의 성능 비교
본 논문에서는 미국 국립 연구 플랫폼(NRP)에서 NVIDIA의 Grace Hopper AI 칩(GH200)을 사용한 경험과 컴퓨터 비전 작업에서 A100 GPU와의 성능 비교 결과를 제시합니다.
米国国立研究プラットフォームにおけるGrace Hopper AIスーパーチップを用いた冒険
本稿では、米国国立研究プラットフォーム（NRP）において、NVIDIAの最新AIチップであるGrace Hopper（GH200）の性能を、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションといったコンピュータビジョンタスクを用いて、従来のA100 GPUと比較評価しています。
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