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Hitachi Vantara
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新的超椭球密度采样加速高维优化
一种名为超椭球密度采样（HDS）的新采样策略已被开发出来，以改进高维优化。HDS通过在搜索空间中定义超椭球来生成非均匀采样序列，利用无监督学习算法专注于统计上更有希望的区域。当使用差分进化在CEC2017基准函数上与Sobol等均匀QMC方法进行测试时，HDS在最终解的几何平均误差方面显示出统计学上的显著改进，性能提升范围从11%到37%，具体取决于维度。
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AI代理推动数据中心CPU需求激增，改变基础设施比例
数据中心CPU的需求显著增加，这得益于AI代理的兴起。虽然GPU一直是AI工作负载的主要焦点，但CPU现在被认为对于处理“其他一切”至关重要，包括操作系统、工作负载调度以及代理式AI所需的持续、稳定的运行。这一转变正在改变数据中心基础设施中传统的CPU与GPU比例，AMD报告称其CPU市场年增长预测翻倍至35%，预计到本十年末市场规模将达到1200亿美元。