XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System浮点
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
JA5015-51- atevo系列tempco
•设置浮点并均衡到电池制造商在77°F / 25°C下建议的值。•当输入或调整浮动电压或均衡电压时，即使电池比77°F / 25°C较温暖或较冷，Atevo前面板仪表也将显示77°F / 25°C的值。•ATEVO实际直流输出电压可能与设定点不同，如果电池温暖或较冷，大于77°F / 25°C。•使用数字仪表测量实际输出电压。•确定探针处的温度。•使用第9页的图表来验证输出电压正确。•如果电池温度降至32°F / 0°C以下，则Atevo输出电压不会进一步增加。同样，如果电池温度升高到122°F / 50°C以上，则输出电压不会进一步降低。主屏幕带有tempco选项的主屏幕其他参数出现在Atevo前面板显示主屏幕上，当正确安装tempco选项并启用了tempco选项时（“电池温度探测”设置为“ ON”）。请参阅下面的示例。
编程参考
第1章FutureIntel®体系结构指令扩展和功能1.1关于本文档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.2 DisplayFamily和DisplayModel用于将来的处理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.3指令集扩展名和特征介绍在Intel®64和IA-32处理器中。。。。。。。。。1-2 1.4检测未来的说明和功能。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-4 CPUID-CPU识别。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 1-4 1.5压缩显示（DESC8 * n）EVEX中的支持。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>1-4 CPUID-CPU识别。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-4 1.5压缩显示（DESC8 * n）EVEX中的支持。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1-55 1.6 Bfloat16浮点格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-56 1.7 FP8格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-56 1.7.1数字定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-57 1.7.2浮点舍入，否定型，NAN/INF/OVERFLOW处理和FP例外。。1-57
基于干涉视觉导航 (iVisNav) 的 FPGA 框架
摘要 — 干涉视觉导航 (iVisNav) 是一种用于自主近距离操作的新型光电传感器。iVisNav 采用激光发射结构化信标，通过测量发射激光脉冲相位的变化来精确表征六个自由度相对运动速率。iVisNav 的嵌入式包必须有效处理高频动态，以实现稳健的传感和估计。本文开发了一种基于最小二乘的速率估计新嵌入式系统。由此产生的系统能够与光子学接口并在现场可编程门阵列中实现估计算法。嵌入式包被证明是一种硬件/软件协同设计，使用有限精度算法进行高速计算来处理估计程序。将有限精度 FPGA 硬件设计的精度与 MATLAB 上算法的浮点软件评估进行比较，以对其性能和与误差测量的统计一致性进行基准测试。实施结果证明了 FPGA 计算能力在使用 iVisNav 进行高速近距离导航方面的实用性。索引术语 — 干涉测量法、状态估计、最小二乘法、FPGA
AGM超级周期电池
真正创新的电池AGM超级循环电池是最近电池电化学开发的结果。即使在电池重复100％放电的情况下，正板的糊状物对软化也不太敏感，并且在深层放电的情况下，对电解质的新添加剂减少了硫酸化。出色的100％放电深度（DOD）性能测试表明，超级循环电池确实可以承受至少三百100％的DOD周期。测试包括每天排放到10,8V，i = 0,2c₂₀，然后在排放状态约两个小时休息，然后进行i = 0,2c₂₀的充电。在出院状态下的两个小时休息时间会损坏100个周期内的大多数电池，但不会损坏超级循环电池。我们建议使用偶尔放电到100％DOD的应用，或者预计将频繁放电至60-80％DOD。与我们的标准深循环AGM电池相比，新化学反应的额外优势是尺寸稍小，重量较小。内部电阻低的内部电阻也比我们的标准深循环AGM电池略低。建议的充电电压：浮点服务
Applied Digital 使用 Supermicro AI 服务器
Applied Digital 认为，最适合其用户的系统是 Supermicro SYS- 821GE-TNHR，它配备双第四代英特尔® 至强® 铂金处理器 8462Y+。这些服务器使用 NVIDIA HGX H100 GPU，每个 GPU 配备 80GB 内存。NVIDIA H100 为 HPC 提供 67 万亿次浮点运算的 FP64 Tensor Core 计算，而融合 AI 的 HPC 应用程序可以利用 H100 的 TF32 精度实现单精度矩阵乘法运算的 1 千万亿次浮点运算吞吐量。该系统在计算节点内托管八个 H100 Tensor Core GPU 和 900GB/s NVSwitch，用于 GPU 到 GPU 的通信。Applied Digital 选择 2TB 的系统 RAM 来在转移到 GPU 内存之前暂存工作负载。对于网络，Applied Digital 使用 100GbE 进行带内管理和对象存储，并使用 NDR 结构进行 GPU Direct 和融合闪存文件系统流量。利用 NVIDIA DGX 参考架构，Applied Digital 可扩展到在单个并行计算集群中工作的数千个 H100 GPU。
流体非线性方程的量子算法...
近年来，在线性普通微分方程以及线性偏微分方程的量子算法开发中取得了重大进展。在非线性微分方程的量子算法发展中没有类似的进展。在当前工作中，重点放在流体力学中的管理方程式中产生的非线性偏微分方程。首先，讨论了与量子计算背景下与非线性方程相关的关键挑战。然后，作为这项工作的主要贡献，提出了代表Navier中的非线性对流项 - Stokes方程中的量子电路。量子算法在计算基础上引入了使用编码，并基于量子傅立叶变换采用算术。此外，使用浮动点类型数据表示，而不是量子算法中通常使用的定点表示。复杂性分析表明，即使在当前和近期量子计算机上可用的Qubit数量有限（<100）中，非线性产品项也可以很好地计算。对于代表性的示例问题，证明了在浮点量子算术中包括亚正常数的重要性。讨论了将引入算法嵌入到大规模算法中所需的进一步开发步骤。
AGM超级周期电池
真正创新的电池AGM超级循环电池是最近电池电化学开发的结果。即使在电池重复100％放电的情况下，正板的糊状物对软化也不太敏感，并且在深层放电的情况下，对电解质的新添加剂减少了硫酸化。出色的100％放电深度（DOD）性能测试表明，超级循环电池确实可以承受至少三百100％的DOD周期。测试包括每天排放到10,8V，i = 0,2c₂₀，然后在排放状态约两个小时休息，然后进行i = 0,2c₂₀的充电。在出院状态下的两个小时休息时间会损坏100个周期内的大多数电池，但不会损坏超级循环电池。我们建议使用偶尔放电到100％DOD的应用，或者预计将频繁放电至60-80％DOD。与我们的标准深循环AGM电池相比，新化学反应的额外优势是尺寸稍小，重量较小。内部电阻低的内部电阻也比我们的标准深循环AGM电池略低。建议的充电电压：浮点服务
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
NEPP 电子技术研讨会 2020 年 6 月 15 日至 18 日
DFF 触发器 DMM 数字万用表 DMA 直接存储器访问 DSP 数字信号处理 DSPI 动态信号处理仪器 DTMR 分布式三重模块冗余双通道。双通道 DUT 被测设备 ECC 纠错码 EDAC 错误检测与纠正 EEE 电气、电子和机电 EMAC 设备监控和控制 EMIB 多芯片互连桥 EPCS 扩展物理编码层 ESA 欧洲航天局 eTimers 事件计时器 ETW 电子技术研讨会 FCCU 流化催化裂化装置 FeRAM 铁电随机存取存储器 FinFET 鳍式场效应晶体管 FIR 有限脉冲响应滤波器 FMC FPGA 夹层卡 FPGA 现场可编程门阵列 FPU 浮点单元 FY 财政年度 Gb 千兆位 Gbps 千兆位/秒 GCR 银河宇宙线 GEO 地球静止赤道轨道 GIC 全球行业分类 GOMACTech 政府微电路应用和关键技术会议 GPIO 通用输入/输出 GPIB 通用接口总线 GPU 图形处理单元 GR 全球路线 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心