有效载荷的复杂性 当前和下一代 UAS 都配备了更先进、更复杂的传感器有效载荷,这些有效载荷会生成越来越多的数据。然而,由于目前可用的 BLOS 卫星通信 (SATCOM) 系统的吞吐量有限,因此将传感器数据和视频源从飞机传输到地面已证明具有挑战性。这种限制降低了 UAS 满足其任务要求的能力。由于吞吐量限制,任务规划人员经常被迫做出权衡决定,决定在任务期间使用有效载荷中的哪些传感器。这些权衡可能包括飞行多个架次才能完成任务,从而导致更高的运营成本并延长实现全部任务目标所需的时间。
宽波束连接是军事卫星通信的一个重要方面,而高吞吐量卫星 (HTS) 技术已被证明非常适合许多政府应用。虽然大多数卫星运营商提供的是封闭式 HTS 架构,这些架构由供应商锁定,用户几乎无法控制,但 Intelsat Epic NG Next Generation (Epic NG) HTS 架构是企业级、开放式架构,与供应商无关。Intelsat Epic NG 允许政府和军方通过各种用户选择的波形、调制解调器和天线在全球范围内访问带宽高效、更高的数据吞吐量。Intelsat 很自豪地推出了下一代卫星通信,它具有更高的数据吞吐率和安全性,同时提供全面的成本效益。
抽象的机上计算机学习(ML)推理可以在无需向远程服务器揭示的用户设备上使用私人用户数据。但是,对于依靠嵌入太大而无法存储在设备上的许多应用程序的应用程序,纯粹的私人ML推理解决方案是不切实际的。特别是,建议模型通常在1-10 GB的数据下使用多个嵌入式表,这使得它们不切实际地存储在设备上。为了超越这个障碍,我们建议使用私人信息检索(PIR)有效,私人地从服务器中嵌入嵌入,而无需共享任何私人信息。由于现成的PIR算法通常过于计算,因此很密集,无法直接用于潜伏敏感的推理任务,我们1)提出了基于GPU的新型PIR加速度,以及2)与下游ML的pir共同设计PIR,以获得进一步的加速。我们的GPU加速策略将系统吞吐量提高了20倍以上,超过了CPU PIR实现,而我们的PIR-ML共同设计在固定模型质量下提供了超过5倍的额外吞吐量改进。,对于各种设备上的ML插图,例如建议和语言建模,我们的单个V100 GPU上的系统每秒可提供高达100,000的查询 - 基于CPU的基线,A> 100×吞吐量改进 - 在基于CPU的基线上 - 维护模型准确性。
在Socalgas服务领域内的三个主要生产地点发现了可用的能源开发土地。潜在的生产地点包括圣华金河谷(SJV),兰开斯特和布莱斯。这些位置可以单独或某种组合(取决于吞吐量水平),以满足每年50万至150万吨的Angeles Link吞吐量范围。支持1.5 mmtpy生产量所需的土地估计为240,000英亩,约占所有三个生产区域可用于氢生产的土地的约12%。对于1.5 mmtpy案例,在仅从这两个生产区域产量的情况下,将需要兰开斯特(Lancaster)和SJV生产区域内的土地面积的15%。
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略,分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA,我们执行自下而上的优化,重点关注内存访问模式和超树计算,以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合,显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明,我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言,与最先进的基于 GPU 的解决方案相比,我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍,并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上,凸显了显著的性能优势。
• 具有 LOS 或 NLOS 条件的室外环境 • 无移动性 • 使用超表面避免信号阻塞 • 最佳路由,调整超表面参数 • KPI:吞吐量、延迟、可靠性、可用性
超融合•具有100+核心scalabilty的最快设计吞吐量•全局rtl-to-gdsii收敛,具有扩展的偏移优化的优化•本机高级签名,测试和验证融合
作者:S Ströh · 2022 年 · 被引用 15 次 — 摘要 生物组织电子显微镜的成像吞吐量最近出现了前所未有的提升,推动了超微结构分析的发展……