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World File Search System运算的
可逆计算
论文提出了一种功耗为零的技术。扇出和异或不是双射（它们不是从唯一的 x 到唯一的 y）。但两者都可以表示为单个可逆函数。扇出有额外的输入，而异或有额外的输出。垃圾：未用于函数的位。论文的基本定理：每个有限函数都可以通过将其嵌入更大的空间来表示为可逆实现。NAND 门 - 通用门。每个操作都可以使用多个 NAND 门来表示。可逆通用原语：我们通过构建 AND 门的可逆实现来获得 NAND 和 AND 门。布尔环：环就像一个具有 2 个运算的向量空间：加法和乘法。NAND 对于常规逻辑和可逆计算都是通用的。临时存储：存储和计算可以同时进行 - 这是该技术的一个新属性。每个可逆函数都可以表示为 theta 1、theta 2 和 theta 3 的组合。
TRANSPIRE：节能的TRANSprecision 浮动...
摘要 —近年来，粗粒度可重构架构 (CGRA) 加速器越来越多地部署在物联网 (IoT) 终端节点中。现代 CGRA 必须支持并有效加速整数和浮点 (FP) 运算。在本文中，我们提出了一种超低功耗可调精度 CGRA 架构模板，称为 TRANSprecision 浮点可编程架构 (TRANSPIRE)，及其支持整数和 FP 运算的相关编译流。TRANSPIRE 采用跨精度计算和多个单指令多数据 (SIMD) 来加速 FP 操作，同时提高能源效率。实验结果表明，TRANSPIRE 实现了最大 10.06 × 的性能提升并且消耗 12 .相对于基于 RISC-V 的 CPU，其能耗降低了 91 倍，并且具有支持 SIMD 样式矢量化和 FP 数据类型的增强型 ISA，同时执行近传感器计算和嵌入式机器学习的应用程序，面积开销仅为 1.25 倍。
劳伦斯伯克利国家实验室
摘要 — 近期量子计算机的错误率很高，相干时间很短，因此，尽可能缩短电路的编译时间至关重要。通常考虑两种类型的编译问题：从固定输入状态准备给定状态的电路，称为“状态准备”；以及实现给定酉运算的电路，例如通过“酉合成”。在本文中，我们解决了一个更一般的问题：将一组 m 个状态转换为另一组 m 个状态，我们称之为“多状态准备”。状态准备和酉合成是特殊情况；对于状态准备，m=1，而对于酉合成，m 是整个希尔伯特空间的维度。我们以数字方式生成和优化多状态准备电路。在基于矩阵分解的自上而下方法也可行的情况下，我们的方法可以找到具有明显（最多 40%）更少的双量子比特门的电路。我们讨论了可能的应用，包括有效准备宏观叠加（“猫”）状态和合成量子信道。索引词——量子计算、状态准备、编译、合成
计算机基础 1 简介 - DAV PG College
计算机：“计算机”一词源于“Compute”，意为“计算”。因此，人们通常认为计算机是一种能够高速执行算术和逻辑运算的计算设备。它接受数据作为输入，然后进行处理并最终给出所需的输出。计算机是一种将原始数据转换成有意义的信息的电子机器。数据和信息：一组事实，可以是字母、数字和符号，被称为数据。数据有各种形状和大小，具体取决于计算机应用程序的类型。计算机可以根据需要存储、处理和检索数据。计算机处理数据这一事实是如此基本，以至于许多人开始将计算机称为数据处理器。一组有意义的数据被称为信息。数据：未经处理的原始事实和数字是数据，例如姓名（Rohan）、一些分数（78.5%）和年份（2008）等。信息：它指的是经过处理的有意义的数据，例如上述数据可以转换成信息“Rohan，2008 年通过考试，获得 78.5% 的分数。”计算机的工作分为三个步骤：
Toom三路乘法的量子电路设计
摘要：在经典计算中，Toom-Cook 是一种大数乘法方法，与其他算法（如教科书乘法和 Karatsuba 乘法）相比，其执行时间更快。对于量子计算中的使用，先前的工作考虑了 Toom-2.5 变体，而不是经典的更快、更突出的 Toom-3，主要是为了避免后者电路固有的非平凡除法运算。在本文中，我们研究了 Toom-3 乘法的量子电路，预计该电路的深度会比 Toom-2.5 电路的渐近更低。具体来说，我们设计了相应的量子电路，并采用了 Bodrato 提出的序列，以减少运算次数，特别是在非平凡除法方面，每次迭代减少到仅一次精确的 3 除法电路。此外，为了进一步降低剩余除法的成本，我们利用特定除法电路的独特属性，将其替换为常数乘以互易电路和相应的交换运算。我们的数值分析表明，与 Toom-2.5 相比，所得电路在 Toffoli 深度和量子比特数方面确实具有较低的渐近复杂度，但具有大量主要来自于实现除法运算的 Toffoli 门。
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
电力行业参与法2010
批准的测试实验室是指已根据2015年标准和认证法对ISO 17025进行认可的测试实验室，对于特定的测试，第1.1（1）条批准的测试实验室：2017年10月5日，根据第4（3）条修订了《电力行业参与计划》（代码审查计划）（代码审查计划）的设备或形式，该设备或形式包括设备或形式，或者在附近或形式，或者在附近或形式，或者在附近或形式，或一部分，或一定范围的设备或形式，该机构在附近或形式构成的范围或一部分，该机构及其在附近，或一定范围，或一定范围。旨在与嵌入式发电机第1.1（1）条的网格和设备或工厂连接的设备或工厂：2015年2月23日，根据《电力行业参与法》修订（分布式生成）的第75条，修订了2014年。第1.1（1）条资产：2017年10月5日，根据《电力行业参与法规》第4（4）条修订，2017年。资产能力声明是指适用于在网格上可能出现的正常和异常条件的特定资产的能力和操作限制的声明，该契约可能与系统运算的正常和异常条件，该量度为38
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
实验室一览 - 劳伦斯利弗莫尔国家实验室
世界顶级高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是顶级高性能计算设施利弗莫尔计算 (LC) 的所在地。LC 拥有超过 3.28 百亿亿次浮点运算的峰值计算能力和众多 TOP500 系统，包括排名第一的 2.79 百亿亿次浮点运算 El Capitan 系统、294+ 千万亿次浮点运算 Tuolumne 系统和 125 千万亿次浮点运算 Sierra 系统。这些旗舰超级计算机支持 GPU，能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟，满足各种关键任务需求。LLNL 还与 Cerebras Systems 和 SambaNova 等行业合作伙伴合作，将尖端人工智能硬件与顶级高性能计算机相结合，以提高模型的保真度并管理不断增长的数据量，从而提高速度、性能和生产力。LC 平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持；存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带档案库；以及最高质量的客户服务。我们的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位，从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 Flux、SCR 和 Spack。
量子计算先驱（RIKEN）
２．活动 ①超导量子计算机 开发出独创的64量子比特全栈量子计算机。 • 开发出64量子比特量子计算机“A”，并将其实现云服务。 • 富士通开始运行基于“A”技术开发的第二台量子计算机。 • 大阪大学也开始提供使用RIKEN 64量子比特芯片的云服务。 ②光量子计算机 成功开发出光量子计算机 • 开发出可以在100MHz系统时钟下计算连续变量的线性代数运算的光量子计算机。 • 在应用研究方面，提供了由云系统和软件开发工具包组成的量子计算机平台。 ③半导体量子比特 实现高保真度硅5量子比特 • 通过减少量子设备中门操作的误差，实现了5量子比特的世界最高保真度（>99.99％）。 （常规>99.9%） ④量子计算理论与软件 开发了用于模拟大规模量子系统的量子电路设计方法 • 开发了一种通用的、实用的方法，使量子计算机能够在紧凑的量子程序中高效地模拟大规模量子系统。 • 能够以比以前高100倍的精度计算量子系统的动力学。