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1	Effiziente parallele Sortier- und Datenumverteilungsverfahren für Partikelsimulationen auf Parallelrechnern mit verteiltem Speicher Hofmann, Michael 09 March 2012 (has links) Partikelsimulationen repräsentieren eine Klasse von daten- und rechenintensiven Simulationsanwendungen, die in unterschiedlichen Bereichen der Wissenschaft und der industriellen Forschung zum Einsatz kommen. Der hohe Berechnungsaufwand der eingesetzten Lösungsmethoden und die großen Datenmengen, die zur Modellierung realistischer Probleme benötigt werden, machen die Nutzung paralleler Rechentechnik hierfür unverzichtbar. Parallelrechner mit verteiltem Speicher stellen dabei eine weit verbreitete Architektur dar, bei der eine Vielzahl an parallel arbeitenden Rechenknoten über ein Verbindungsnetzwerk miteinander Daten austauschen können. Die Berechnung von Wechselwirkungen zwischen Partikeln stellt oft den Hauptaufwand einer Partikelsimulation dar und wird mit Hilfe schneller Lösungsmethoden, wie dem Barnes-Hut-Algorithmus oder der Schnellen Multipolmethode, durchgeführt. Effiziente parallele Implementierungen dieser Algorithmen benötigen dabei eine Sortierung der Partikel nach ihren räumlichen Positionen. Die Sortierung ist sowohl notwendig, um einen effizienten Zugriff auf die Partikeldaten zu erhalten, als auch Teil von Optimierungen zur Erhöhung der Lokalität von Speicherzugriffen, zur Minimierung der Kommunikation und zur Verbesserung der Lastbalancierung paralleler Berechnungen. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Entwicklung eines effizienten parallelen Sortierverfahrens und der dafür benötigten Kommunikationsoperationen zur Datenumverteilung in Partikelsimulationen. Hierzu werden eine Vielzahl existierender paralleler Sortierverfahren für verteilten Speicher analysiert und mit den Anforderungen von Seiten der Partikelsimulationsanwendungen verglichen. Besondere Herausforderungen ergeben sich dabei hinsichtlich der Aufteilung der Partikeldaten auf verteilten Speicher, der Gewichtung zu sortierender Daten zur verbesserten Lastbalancierung, dem Umgang mit doppelten Schlüsselwerten sowie der Verfügbarkeit und Nutzung speichereffizienter Kommunikationsoperationen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, wird ein neues paralleles Sortierverfahren entwickelt und in die betrachteten Anwendungsprogramme integriert. Darüber hinaus wird ein neuer In-place-Algorithmus für der MPI_Alltoallv-Kommunikationsoperation vorgestellt, mit dem der Speicherverbrauch für die notwendige Datenumverteilung innerhalb der parallelen Sortierung deutlich reduziert werden kann. Das Verhalten aller entwickelten Verfahren wird jeweils isoliert und im praxisrelevanten Einsatz innerhalb verschiedener Anwendungsprogramme und unter Verwendung unterschiedlicher, insbesondere auch hochskalierbarer Parallelrechner untersucht. info:eu-repo/classification/ddc/005 ddc:005
2	Introducing Generative Artificial Intelligence in Tech Organizations : Developing and Evaluating a Proof of Concept for Data Management powered by a Retrieval Augmented Generation Model in a Large Language Model for Small and Medium-sized Enterprises in Tech / Introducering av Generativ Artificiell Intelligens i Tech Organisationer : Utveckling och utvärdering av ett Proof of Concept för datahantering förstärkt av en Retrieval Augmented Generation Model tillsammans med en Large Language Model för små och medelstora företag inom Tech Lithman, Harald, Nilsson, Anders January 2024 (has links) In recent years, generative AI has made significant strides, likely leaving an irreversible mark on contemporary society. The launch of OpenAI's ChatGPT 3.5 in 2022 manifested the greatness of the innovative technology, highlighting its performance and accessibility. This has led to a demand for implementation solutions across various industries and companies eager to leverage these new opportunities generative AI brings. This thesis explores the common operational challenges faced by a small-scale Tech Enterprise and, with these challenges identified, examines the opportunities that contemporary generative AI solutions may offer. Furthermore, the thesis investigates what type of generative technology is suitable for adoption and how it can be implemented responsibly and sustainably. The authors approach this topic through 14 interviews involving several AI researchers and the employees and executives of a small-scale Tech Enterprise, which served as a case company, combined with a literature review. The information was processed using multiple inductive thematic analyses to establish a solid foundation for the investigation, which led to the development of a Proof of Concept. The findings and conclusions of the authors emphasize the high relevance of having a clear purpose for the implementation of generative technology. Moreover, the authors predict that a sustainable and responsible implementation can create the conditions necessary for the specified small-scale company to grow. When the authors investigated potential operational challenges at the case company it was made clear that the most significant issue arose from unstructured and partially absent documentation. The conclusion reached by the authors is that a data management system powered by a Retrieval model in a LLM presents a potential path forward for significant value creation, as this solution enables data retrieval functionality from unstructured project data and also mitigates a major inherent issue with the technology, namely, hallucinations. Furthermore, in terms of implementation circumstances, both empirical and theoretical findings suggest that responsible use of generative technology requires training; hence, the authors have developed an educational framework named "KLART". Moving forward, the authors describe that sustainable implementation necessitates transparent systems, as this increases understanding, which in turn affects trust and secure use. The findings also indicate that sustainability is strongly linked to the user-friendliness of the AI service, leading the authors to emphasize the importance of HCD while developing and maintaining AI services. Finally, the authors argue for the value of automation, as it allows for continuous data and system updates that potentially can reduce maintenance. In summary, this thesis aims to contribute to an understanding of how small-scale Tech Enterprises can implement generative AI technology sustainably to enhance their competitive edge through innovation and data-driven decision-making. UX HCD HCI AI Artificial Intelligence Generative AI Implementing AI LLM GPT RAG Chatbot Prompt engineering Prompting framework Hallucinations Transparency Interaction Technologies Usability Linguistics Innovation SME Tech Enterprise Qte Growth factors Documentation Communication Knowledge retention Competence development Education Training Retrieval Model Data Data Management Database Knowledge base Maintenance Data security Data driven decision making Data analytics Social sustainability Economical sustainability Figma Trello Github OpenAI GTPs VsCode Azure CoPilot Google Bard Zapier GCS API Pipeline Parsing data Sorting data Storing data Human Computer Interaction Interaction Technologies Interaktionsteknik

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Effiziente parallele Sortier- und Datenumverteilungsverfahren für Partikelsimulationen auf Parallelrechnern mit verteiltem Speicher