IBM Cloud Code Engine推出支持GPU的无服务器集群，简化了大规模计算密集型工作负载的管理。该平台自动处理基础设施，提供高性能计算资源，支持弹性扩展，用户仅为实际使用的资源付费。这一创新提升了数据科学家和开发者的工作效率，增强了企业在AI和复杂模拟领域的竞争力。

丹尼·希利斯是发明家和科学家，麻省理工学院博士，开创并行计算机技术，拥有400多项专利。他是长今基金会的联合创始人，设计了万年机械钟，并创办多家公司，曾任迪士尼首位研究员。希利斯的研究领域包括计算机和癌症诊断治疗，发表多篇论文。

亚马逊网络服务（AWS）推出全新的并行计算服务（PCS），旨在缩短科学计算时间。科学家和工程师可以利用集群快速扩展模拟验证模型和设计。系统管理员和集成商可以使用开源HPC工作负载管理器Slurm在AWS上构建和管理HPC集群。AWS PCS简化了高性能计算环境，并可通过AWS管理控制台、SDK和CLI访问。适用于计算流体动力学、天气建模、有限元分析、电子设计自动化和油藏模拟等工作负载。

AWS re:Invent 2024已开放注册，最新发布了AWS Parallel Cluster Service、Amazon EC2状态检查中对附加EBS卷可访问性的支持、Amazon QuickSight中共享嵌入式仪表板视图的支持、Amazon Q Enterprise Edition中的IAM联合身份验证以及Amazon Bedrock中的跨区域推理支持。其他提到的AWS活动包括AWS GenAI Loft以及即将举行的AWS Summit和Community Day活动。

本文讨论了边缘人工智能（AI）服务器市场趋势和适合边缘AI的理想计算架构。作者介绍了可重构计算架构CGRA，并提出了基于CGRA的可重构并行处理器（RPP）作为边缘AI的最佳选择。文章还介绍了RPP架构的详细信息和R8芯片的能效对比。总体而言，RPP处理器被认为是边缘AI应用中最理想的高性能并行计算架构之一。

本文介绍了使用 mpi4py 库实现并行计算的方法，mpi4py 是 Python 中的一个开源库，可以利用多台计算机的并行计算能力来加速计算过程。文章详细介绍了安装 MPI 和 mpi4py 库的方法，并给出了一个简单的示例代码来说明 mpi4py 的工作原理。