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![arXiv:2002.12887v2 [quant-ph] 2020 年 9 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\266fcfc90101fc10fe1a8b82fd7ef6ff26d4692f.webp)
arXiv:2002.12887v2 [quant-ph] 2020 年 9 月 9 日
摘要：借助量子信息论中的技术，我们开发了一种方法，可以系统地获得多个矩阵变量中的算子不等式和恒等式。它们采用迹多项式的形式：涉及矩阵单项式 X α 1 ··· X α r 及其迹 tr ( X α 1 ··· X α r ) 的多项式表达式。我们的方法依赖于将对称群在张量积空间上的作用转化为矩阵乘法。因此，我们将极化的凯莱-汉密尔顿恒等式扩展为正锥上的算子不等式，用 Werner 状态见证来表征多线性等变正映射集，并在张量积空间上构造置换多项式和张量多项式恒等式。我们给出了与量子信息论和不变理论中的概念的联系。
基于多层 RRAM 的深度学习推理引擎的读取扰动和双极读取方案研究
摘要——基于多层电阻式随机存取存储器 (RRAM) 的突触阵列可以实现矢量矩阵乘法的并行计算，从而加速机器学习推理；然而，由于模拟电流沿列相加，因此单元的任何电导漂移都可能导致推理精度下降。在本文中，在基于 2 位 HfO 2 RRAM 阵列的测试车辆上统计测量了读取干扰引起的电导漂移特性。通过垂直和横向细丝生长机制对四种状态的漂移行为进行了经验建模。此外，提出并测试了一种双极读取方案，以增强对读取干扰的恢复能力。建模的读取干扰和提出的补偿方案被纳入类似 VGG 的卷积神经网络中，用于 CIFAR-10 数据集推理。
高程：利用元素的产品，用于设计高效且轻巧的视觉变压器
我们引入了Elevit，这是一种新颖的视觉变压器，可用于图像处理任务。与可持续计算的趋势保持一致，高架可以解决对轻质和快速模型的需求，而不必通过主要使用元素智能产品而不是传统的矩阵乘法来重新定义多头注意机制，而不是损害多头注意机制。这种修改保留了敏捷功能，同时在卷积投影框架内启用多个多头大小块，从而导致具有较少参数和提高训练和推理效率的模型，尤其是对于模仿者复杂的数据集。针对最先进的视觉变形金刚的基准测试在低数据制度数据集（如CIFAR-10，CIFAR-100和TINY-IMAGENET-200）上展示了竞争性能。
为无乘法器 GEMM 解锁价值级并行性
摘要 近年来，针对通用矩阵乘法 (GEMM) 优化的硬件架构已得到深入研究，以为深度神经网络提供更好的性能和效率。随着分批、低精度数据（例如本文中的 FP8 格式）的趋势，我们观察到值重用的未开发潜力越来越大。我们提出了一种新颖的计算范式，即值级并行，其中唯一的乘积只计算一次，不同的输入通过时间编码订阅（选择）它们的乘积。我们的架构 Carat 采用值级并行并将乘法转换为累积，使用高效的无乘法器硬件执行 GEMM。实验表明，平均而言，Carat 可将等面积吞吐量和能源效率提高 1.02 ⇥ 和 1.06 ⇥（相对于脉动阵列）以及 3.2 ⇥ 和 4 ⇥。 3⇥当扩展到多个节点时。
基于忆阻器的脉冲神经网络 - ePrints Soton
新兴的非易失性存储设备，即忆阻器，在神经形态硬件设计中展现出了非凡的前景，特别是在脉冲神经网络 (SNN) 硬件实现中。基于忆阻器的 SNN 已经应用于解决传统人工神经网络 (ANN) 解决的任务（例如图像分类和模式识别），并且不同学科仍在进行更多尝试以挖掘这一新研究课题的潜力。要将忆阻器应用于神经形态应用（本文中严格定义为使用 SNN 的应用），可以遵循两种途径。一种方法是首先利用硬件基础设施来表征和控制忆阻器设备，然后将其映射到应用程序的更高级函数（例如矩阵乘法）。另一种方法是将数据驱动的忆阻器模型嵌入软件模拟器中，以使用从真实设备中提取的参数来模拟应用程序。
探索并行性以提高硬件中的frodokem的性能
摘要Frodokem是一种基于晶格的钥匙封装机制，目前是NIST量子后标准化工作中的半决赛。这些候选人的条件是使用NIST标准来进行随机性（即种子扩张），因此大多数候选人都使用Shake，这是SHA-3标准中定义的XOF。但是，对于许多候选人来说，该模块是一个重要的实现瓶颈。triv-ium是一个轻巧的ISO标准流密码，在硬件中的性能很好，并且已用于基于晶格的加密技术的预先硬件设计。这项研究提出了针对Frodokem的优化设计，通过与密码方案中的矩阵乘法操作并行，将重点放在高吞吐量上。由于其较高的吞吐量和较低的面积消耗，因此通过使用Trivium来缓解此过程。所提出的并行性还补充了一阶掩盖的拟合模式。总体而言，我们大大增加了佛罗多克的吞吐量；对于封装，我们看到16倍加速，每秒实现825次操作，而对于decapsu-
“用于内存计算和加密应用的 RRAM 设备电气特性”博士职位（男/女/其他）
作为“材料研究”部门“自适应材料”研究团队的博士生，您将为 RRAM 设备领域做出贡献。您的任务将包括单个 RRAM 设备以及更复杂的基于 RRAM 的矢量矩阵乘法电路的特性描述。这种特性描述将侧重于寻找最佳技术和最佳编程方法，以通过使用内存计算范例优化 RRAM 设备在加密应用中的使用。在您的工作中，您必须大量使用电气特性实验室的设备和不同的软件工具来实现数据的自动化和分析。一个由 10 名科学家组成的国际团队期待着您的加入，其中包括经验丰富的科学家和几名博士生。扁平层级和相互支持对我们很重要。我们认为观点的多样性是我们团队的一大优势。
计算机科学与工程系
1。熟悉一些基本算法及其效率分析。2。提供了具有说明性问题的不同算法设计范式的详细介绍。3。学习并实施动态编程和贪婪算法。4。使用近似算法熟悉学生的图表，计算困难问题并解决。Unit 1: Fundamentals of Algorithmic Problem Solving Introduction to Algorithms and their Importance, Understanding the Role of Algorithms in Computing, Algorithmic Paradigms: Overview and Classification, Basic Analysis of Algorithms: Time and Space Complexity, Asymptotic Notations: Big O, Big Theta, Big Omega Unit 2: Divide and Conquer Algorithms Principles of Divide and Conquer,经典示例：二进制搜索，合并排序，快速排序，分歧和征服算法的分析，在大整数的乘法中应用和矩阵乘法，师范定理用于除法和征服重复
UNIT-1 算法的属性（或）特征：
例子：矩阵加法：2n 2 +2n+1 O(n 2 )，矩阵乘法：2n 3 +3n 2 +2n+1 O(n 3 )算法斐波那契(a,b,c,n) { a:=0; b:=1; write(a,b); for i:=2 to n step 1 do { c:=a+b; 时间复杂度：5n-1 频率计数：O(n) a:=b; b:=c; write(c); } } 第一种方法：算法 Rsum(a,n): // 使用递归添加元素 { count:=count+1; // 对于 if 条件 if(n<=0) then count:=count+1; // 对于 return stmt return 0; else return Rsum(a,n)+a[n]; // 用于加法、函数调用和返回 } 时间复杂度： 2(对于 n=0)+ TRsum(n-1) 2+TRsum(n-1) => 2+2+TRsum(n-2) …….. n(2)+TRsum(0) => 2n+2 n>0 第二种方法： StatementNum 语句每次执行的步骤频率 n=0 n>0
基于超低功耗实时机器学习的 fNIRS 运动伪影检测
摘要 — 由于迭代矩阵乘法或梯度计算，机器学习模块通常需要大量的处理能力和内存。因此，它们通常不适用于处理能力和内存有限的可穿戴设备。在本研究中，我们提出了一种用于功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统的超低功耗、基于实时机器学习的运动伪影检测模块。我们实现了 97.42% 的高分类准确率、38 354 个查找表和 6024 个触发器的低现场可编程门阵列 (FPGA) 资源利用率以及 0.021 W 的动态功耗。这些结果优于传统的 CPU 支持向量机 (SVM) 方法和其他最先进的 SVM 实现。这项研究表明，可以利用基于 FPGA 的 fNIRS 运动伪影分类器，同时满足低功耗和资源限制，这在嵌入式硬件系统中至关重要，同时保持高分类准确率。