This study leverages the high manufacturing freedom of 3D printing technology to design a new type of three-dimensional elastic metamaterial with surface resonant units. This metamaterial uses chiral connecting rods and mass blocks on the surface to generate local resonance effects, achieving omnidirectional vibration isolation effects with both low frequency and wide bandwidth, and also has a certain load-bearing capacity. The mechanisms of local resonance bandgap generation are illustrated from the band structure and vibration modes at the edge frequency of the bandgap. The influence of structural geometric parameters and material properties on the bandgap is systematically investigated via finite element method. The transmission characteristics of the metamaterial are obtained through simulation and experiment, and the bandgap areas achieved from two methodologies match each other well. Through static compression tests, the compressive abilities of metamaterials with different frame thicknesses are studied, providing theoretical guidance and data support for engineering applications of balancing vibration isolation and load-bearing.

The wave equation revealing the wave propagation in chiral phononic crystals, established through force equilibrium law, conceals the underlying physical information, such as the essence of the motion coupling and the inertial amplification effect. This has led to a controversy over the bandgap mechanism. In this article, we theoretically unveil the reason for this controversy, and put forward an alternative approach from wave behavior to formulate the wave equation, offering an alternative pathway to articulate the bandgap physics directly. Based on the physics revealed by our theory method, we identify the obstacles in coupled acoustic and optic branches to widen and lower the bandgap. Then we introduce an approach based on spherical hinges to decrease the barriers, for customizing the bandgap frequency and width. Finally, we validate our proposal through numerical simulation and experimental demonstration. The wave equation established for chiral phononic crystals based reveals only the coupling of acoustic and optic branches, hiding the complexity of the bandgap physics. The alternative method proposed in this paper allows direct observation of the essential physics, and enables to decouple acoustic and optic branches for the manipulation of band gaps.

Abstract The Internally Geared Screw Machine (IGSM) is a relatively novel and promising type of positive displacement compressor concept that takes inspiration from classic gerotor pumps. The IGSM uses two rotors rotating in the same direction about parallel axes while maintaining continuous contact between both rotors which isolates several working chambers. By using ported end plate, the IGSM can determine the timing of the fluid entering and exiting the working chamber. There are several key advantages to the IGSM over traditional twin-screw compressors including reduction of the rotor to casting leakage, elimination of the blow hole area, reduction in sliding velocity at the point of contact, and a uniform circumferential rotor temperature profile. Although there is some research regarding the geometric profiling and chamber modeling of this type of machine, there is no research currently available on the pressure pulsation and vibration characteristics of the IGSM. The purpose of this paper is to provide an initial look into the pressure pulsation and vibration characteristics of the IGSM and how they differ from that of a traditional twin-screw machine. By explicating the key differences between the IGSM and the industry standard twin-screw compressor, this paper aims to better understand an important yet underdeveloped area of IGSM design.

Abstract In Large Language Models (LLMs), full-parameter fine-tuning is crucial for task-specific adaptation. Traditionally, this relies on deep learning training frameworks utilizing the back-propagation scheme. However, this scheme presents inherent issues, e.g., activation memory bottlenecks and backward locking, which limit the efficient computational resource usage. In this work, we propose the design and analysis of ZeROf-Offload, an innovative fine-tuning framework that adapts the forward-gradient scheme. This framework adopts a unique forward-gradient-oriented CPU offload strategy, enabling fine-tuning of billion-scale LLMs solely in the forward phase and enhancing computational efficiency. Empirical evaluations reveal the advantage of eliminating the backward phase in fine-tuning. ZeROf-Offload achieves134 TFlops/GPU for models with over 130 billion parameters on a single DGX-A100 node, outperforming DeepSpeed’s ZeRO-Offload, which achieves 102 TFlops/GPU for models with up to 53.7 billion parameters, the largest size manageable within GPU memory limitations. Furthermore, we have expanded ZeROf-Offload for multi-DGX-A100 environments with integrated 3D parallelism, achieving near-linear speedup across up to 128 GPUs and the token throughput by 1.4 x and 1.5 x, respectively. The experimental results demonstrate that the proposed ZeROf-Offload has achieved the highest throughput performance compared to all examined state-of-the-art frameworks.