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World File Search System时钟频率
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻中的电流将产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但此外，此电流将具有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，并且通常还会显示时钟频率的分数。对于逐次逼近转换器，这些将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或分数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转换到另一个阶段而改变。（注入自动调零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这经常表现为振荡结果和/或缺失结果；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换和显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
外延铱薄膜中的主要能量载流子跃迁和热各向异性
高纵横比金属纳米结构通常用于广泛的应用，例如电子计算结构和传感。然而，这些结构中的自热和高温对现代电子设备的可靠性和时钟频率都造成了重大瓶颈。任何显著的能源效率和速度进步都需要纳米结构金属中基本的和可调的热传输机制。在这项工作中，时域热反射用于揭示外延生长的金属 Ir(001) 中介于 Al 和 MgO(001) 之间的跨平面准弹道传输。对于 25.5–133.0 nm 薄膜，热导率范围分别约为 65（96 平面内）至 119（122 平面内）W m − 1 K − 1。此外，外延生长所提供的低缺陷被怀疑可以观察到具有传统电子介导热传输的 20 nm 以下金属中的电子-声子耦合效应。通过结合电热测量和现象学建模，揭示了不同厚度的三种跨平面热传导模式之间的转变及其相互作用：电子主导、声子主导和电子-声子能量转换主导。结果证实了纳米结构金属中未探索的热传输模式，其见解可用于为大量现代微电子设备和传感结构开发电热解决方案。
相位时钟触发器设计与45
触发器（FF）是数字系统设计中大量使用的基本存储组件，涉及流水线结构和由 FF 构建的模块。FF 占总功耗的很大一部分，并且占数字系统的芯片面积很大。因此需要低功耗和小面积的 FF 设计。本文中低功耗 17 – 真单相时钟 (TSPC) 推理方法在高级计划中得到了广泛应用。提出了一种45 nm CMOS触发器。所提出的TSPC FF的逻辑结构为主从型，其中主级由静态CMOS逻辑形成，而从级由静态CMOS逻辑和互补传输晶体管逻辑的混合组合形成。所提出的TSPC FF电路是完全静态的，因为在操作期间没有内部节点处于浮动状态，这实际上防止了泄漏功耗。所提出的TSPC FF是通过在面积和功耗方面优化17晶体管逻辑结构减少触发器（LRFF）而设计的，但不影响FF的功能。在DSCH和MICROWIND工具中，使用gpdk 45 nm技术库以1v的电源电压vdd和500mhz的时钟频率实现和模拟了三个FF，即基于传输门的触发器（TGFF）、LRFF和所提出的TSPC FF。
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
AN018：应用 A/D 转换器的注意事项 - Renesas
公共引线电阻的误差会产生直流偏移电压。即使是积分 A/D 转换器的自动归零电路也无法消除此误差。但除此之外，此电流还会有几个变化的分量。时钟振荡器及其驱动的各种数字电路将显示时钟频率下的电源电流变化，通常也会显示亚倍数变化。对于逐次逼近转换器，这些变化将导致额外的有效偏移。对于积分转换器，至少高频分量应该平均。在某些转换器中，模拟电源电流也会随时钟（或亚倍数）频率而变化。如果显示器是多路复用的，则该电流将随多路复用频率而变化，通常是时钟频率的一小部分。对于积分转换器，数字和模拟部分电流都会随着转换器从一个转换阶段转到另一个转换阶段而变化。（注入自动归零环路的这种电流特别顽固。）另一个严重的变化源是数字和显示部分电流随结果值的变化。这通常表现为结果震荡和/或结果缺失；显示的一个值将有效输入替换为新值，该新值被转换并显示，导致不同的位移、新值等等。此序列通常在按顺序显示两个或三个值后关闭。
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。与上一代 16 位浮点选项相比，在每个 SM 上，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 A100 SM 的 2 倍 MMA（矩阵乘法累加）计算速率，在使用新的 FP8 数据类型时提供 A100 的 4 倍速率。稀疏性功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 快 7 倍。两个例子包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。 ○ 与 A100 相比，由于每个 SM 的时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟频率，因此芯片到芯片的 IEEE FP64 和 FP32 处理速度提高了 3 倍。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。群集支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块以同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持群集中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新型 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型的训练和推理。Transformer Engine 可以智能地管理和动态地选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少对 HBM3 的访问。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
Ye Tian, Yang Zhao, Shengping Liu, Qiang Li, Wei Wang, Junbo Feng* and Jin Guo Scalable and compact photonic neural chip with low learning-capability-
摘要：光子计算因能以比数字电子替代方案高得多的时钟频率加速人工神经网络任务而受到广泛关注。特别是由马赫-曾德尔干涉仪 (MZI) 网格组成的可重构光子处理器在光子矩阵乘法器中很有前途。希望实现高基 MZI 网格来提高计算能力。传统上，需要三个级联 MZI 网格（两个通用 N × N 酉 MZI 网格和一个对角 MZI 网格）来表示 N × N 权重矩阵，需要 O ( N 2 ) 个 MZI，这严重限制了可扩展性。在此，我们提出了一种光子矩阵架构，使用一个非通用 N × N 酉 MZI 网格的实部来表示实值矩阵。在光子神经网络等应用中，它可能将所需的 MZI 减少到 O ( N log 2 N ) 级别，同时以较低的学习能力损失为代价。通过实验，我们实现了一个 4 × 4 光子神经芯片，并对其在卷积神经网络中的性能进行了基准测试，以用于手写识别任务。与基于传统架构的 O (N 2) MZI 芯片相比，我们的 4 × 4 芯片的学习能力损失较低。而在光学损耗、芯片尺寸、功耗、编码误差方面，我们的架构表现出全面的优势。