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World File Search System并行处理
2024 年夏季学期连续硕士课程纳米电子系统的最新学习指南
模块内容包括： - 嵌入式系统（包括电信）硬件和软件实现的方法和不同方面。 - 两种设计（协同设计）的相互影响，以优化电路设计， - 通过大规模结构缩小到“纳米级”实现新的并行处理概念。 目标：完成本模块后，学生将对当前的硬件系统有一个概述，特别是用于软件实现数字信号处理算法的各种硬件平台，并可以根据各种标准（例如灵活性、功耗）对其进行评估。学生可以从算法中得出符合硬件和软件组件灵活性要求的硬件要求。他们知道提高性能和降低功耗的策略，并可以安全地应用它们
Clupiter：一款用于教育目的的 Raspberry Pi 微型超级计算机
摘要 — 这项工作的主要目标是通过构建一个名为 Clupiter 的 Raspberry Pi 集群来模拟超级计算机的运行，使超级计算和并行处理更接近非专业受众。它由八个相互连接的 Raspberry Pi 设备组成，以便它们可以并行运行作业。为了更容易展示它的工作原理，我们开发了一个 Web 应用程序。它允许启动并行应用程序并访问监控系统以查看这些应用程序运行时的资源使用情况。NAS 并行基准 (NPB) 用作演示应用程序。从这个 Web 应用程序中还可以访问一些教育视频。它们以非常翔实的方式处理超级计算和并行编程的概念。
![arXiv:2207.13175v1 [physics.comp-ph] 2022 年 7 月 23 日](/simg/b\bd2117ec78ec88690daa91a194973bdc3d7cd1ea.webp)
arXiv:2207.13175v1 [physics.comp-ph] 2022 年 7 月 23 日
本研究旨在利用数值优化方法提供一种新型的地月初始轨道确定 (IOD) 方法。在 CR3BP 动力学下，针对各种观测器和目标轨道几何形状模拟副卫星和主卫星。然后使用粒子群优化器 (PSO) 将一组观测值（仅距离、角度和角度）拟合到从初始粒子状态向前传播到测量时间计算出的粒子观测值。通过包含收缩因子、以网格方式初始化粒子以及限制初始粒子状态的范围，有助于 PSO 的收敛。结果表明，PSO 收敛到副卫星的精确初始状态估计。并行处理和 GPU 处理方法用于加快计算时间。
使用Micron的NVME SSD
在比较UNET3D结果时，很明显，Micron 9550 SSD可以支持多个加速器的2.7至4倍，从而使Micron 9550 SSD特别适合于高需求AI应用。UNET3D基准测试结果受益于Micron 9550 SSD的并行处理能力的提高。这允许更快的培训时间和更有效的大型数据集处理，使其非常适合大规模的ML任务，实时数据处理以及高吞吐量至关重要的复杂模拟。Micron 6500离子SSD在支持较少的加速器的同时，在SSD容量最重要的情况下表现出色。UNET3D基准仍证明了微米6500 SSD在较小规模的AI项目中的有效性。
计算机科学中的物理学——重要性和用途
计算机科学主要涉及编程、计算和可计算性。如果任何计算机科学家正在寻找无法在计算机科学和软件工程创造的知识抽象中实现的性能，那么您就必须深入到硬件层面。 1. 物理学和计算机科学有何关系？这就是物理学的起点。云计算、操作系统、容器编排、虚拟机、容器、并行处理，甚至编程概念的开始。所有这些都需要对电子学和一些物理概念的深入了解。示例：物理学和计算机科学还有一种相互联系或相互依赖的方式，即通过使用计算方法。用于模拟复杂的物理系统，例如反应原子和分子。计算机科学家使用了很多计算方法来解决复杂问题，
使用流体能量法模拟整体蒸发和冷凝
本研究的目的是重现文献 [1] 得到的结果，并通过添加对流传热来改进模型。通过添加自然对流可以模拟热分层和去分层，从而得到更准确的结果。计算时间是模拟进度的限制因素。文献 [1] 在代码本身中离散了能量方程，使用第三方矩阵求解器来寻找温度解，并且只能使用串行处理。当前的研究将利用软件中内置的标量传输方程求解器并使用并行处理节点，这将大大减少计算时间。当前的研究也不会显示验证案例的结果有任何变化。在添加对流之前，将使用此实现重新进行 AS203 罐实验的模拟。
波前塑形提高了散射介质的透明度：评论
光可以在多个自由度（例如空间，时间，波长，振幅，相位和极化）中并行处理和处理信息。因此，在过去的几十年中，它一直是信息观察，传输和汇编的重要工具。光学技术是必不可少的，从跟踪天文学的恒星轨迹到观察生物医学细胞的微观结构。但是，如果光在散射环境中传播，例如无序的材料，生物组织和多模纤维（MMFS），则折射率的不均匀分布将为携带的信息增加随机扭曲。1 - 3这种现象显着恶化了传统光学技术的性能。生物医学尤其受到影响。高分辨率成像和高精度激光疗法通常依赖弹道光子或quasiballistic光子4 - 6
使用FPGA
摘要：机器人技术，自动驾驶，监视和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。由于其低延迟速度和并行处理功能，FPGA系统吸引了对实现对象检测算法的越来越兴趣，这很重要，因为实时处理变得越来越重要。这项工作提供了FPGA体系结构，优化和实时实现的对象检测的概要。建议的方法是选择一个适当的对象检测算法，例如著名的Yolo（您只看一次）或SSD（单镜头多伯克斯检测器），该对象以其速度和准确性比率而闻名。为了实现实时速度，该算法被映射到基于FPGA的硬件体系结构上，该架构利用其可重构性和并行性。基于FPGA的对象检测的重要组成部分是硬件体系结构的设计。优化数据途径，有效控制逻辑的构建以及将算法拆分为硬件友好型组件都是此过程的一部分。以最大程度地利用资源来实现最大化吞吐量的目标，使用了包括并行处理，循环展开和管道的技术。此外，对FPGA的优化需要调整算法和硬件设计，以充分利用目标FPGA设备的功能。减少延迟和增加的吞吐量需要优化数据传输，并行性和内存访问模式。修复错误，提高性能并添加新功能都需要定期维护和升级。使用FPGA的对象检测系统的另一个重要部分是它们与各种传感器或输入流集成的能力。获取用于实时处理的输入数据需要与各种传感器（例如相机和LIDAR设备）集成。由于它们的适应性，FPGA平台很容易被整合到各种应用程序情况下，这要归功于它们与不同传感器的接口。确保在FPGA上构建的对象检测系统是准确，快速且有弹性的，请使用常见数据集和现实世界情景进行验证和测试。为了确保系统实现目标性能指标，对实时处理要求进行了彻底评估。一旦测试，基于FPGA的对象检测系统就可以将其放置在预期的设置中，作为独立设备或较大嵌入式系统的组件。关键字： - FPGA，对象检测，计算机视觉，实时处理，硬件优化，并行处理，嵌入式系统。简介自动驾驶汽车，监视系统，机器人和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。在许多领域的智能决策依赖于实时检测和定位事物的能力。即使它们起作用，传统的对象检测方法也不能总是处理实时处理的强烈需求，尤其是在带有移动场景的复杂设置和众多项目中。在开发对象检测系统时，使用FPGA而不是CPU或GPU有很多好处。因此，为了加快对象检测算法并获得实时性能，在使用专用硬件平台（例如现场可编程式门阵列（FPGA））的使用方面一直在增加。首先，现场编程的门阵列（FPGA）非常适合并行化，这意味着可以有效地实现卷积神经网络（CNN）之类的对象识别技术
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：
云环境中的认知计算-IJRPR
尽管有可能发生革命性变化，但将认知计算的平稳整合到云系统中并非没有其困难。在云动态共享基础架构中实施具有高资源消耗的认知服务的性能后果是令人关注的主要原因之一。为了减少延迟并保证响应迅速的应用行为，Chen等人。（2021）提请人们注意可能的资源利用瓶颈，并强调有效算法和优化工作流的必要性。可伸缩性问题通常显示为主要障碍，尤其是在使用复杂的机器学习模型和大数据集时。使用分布式计算框架，并行处理和云本地设计是解决这些扩展问题并保证有效使用云资源的一些方法。