一份新指南为研究人员提供了十二个实用技巧，用于在高性能计算 (HPC) 集群上设计高效且可复现的 AI 驱动工作流。该论文讨论了 AI 和基础模型带来的挑战，它们是迭代和数据驱动的，与传统的确定性 HPC 管道形成对比。它提供了一个优化系统级瓶颈的框架，例如容器化、作业数组部署和 I/O，以过渡到自适应计算环境，并特别关注计算生物学。 AI
影响 为优化 HPC 基础设施上的 AI 工作负载提供了可操作的指导，有可能加速科学发现。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了设计 AI 驱动的 HPC 工作流的实用技巧。
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arXiv:2606.07491v1 Announce Type: cross Abstract: High-performance computing (HPC) clusters remain the backbone of large-scale scientific computation, traditionally executing deterministic, linear pipelines optimised for predictable performance. However, the pervasive integration…
High-performance computing (HPC) clusters remain the backbone of large-scale scientific computation, traditionally executing deterministic, linear pipelines optimised for predictable performance. However, the pervasive integration of artificial intelligence (AI) and foundation mo…