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World File Search System高带宽
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
NewSpace India Limited (NSIL) 和 VIASAT 签署谅解备忘录，为印度和国际 M 提供高带宽连接
NSIL 是印度空间研究组织的商业部门，是印度空间部下属的中央公共部门企业 (CPSE)，也是印度首屈一指的卫星运营商，拥有 11 颗在轨通信卫星和近 10000 MHz 弯管卫星容量，遍布印度各地。NSIL 的愿景是出色地向全球客户提供源自印度空间计划的空间相关产品和服务，并进一步刺激印度工业在开展技术挑战性空间相关活动方面的发展。我们的使命是通过提供开发空间产品和服务的基础设施，在印度建立一个充满活力的空间生态系统。NSIL 通过印度工业联盟率先实现了 ISRO 的运载火箭；为各类政府和私人用户提供基于空间的定制解决方案，并创建空间基础设施，以实现该国的可持续空间经济。
元素特异性高带宽铁电磁共振光谱与连贯的极端粉丝源
在本文中，我们在超薄的磁合金和多层上，在不透明的SI底物上应用桌面，超快，高谐波生成（HHG）来测量元素特异性铁磁共振（FMR）。我们证明了连续的波带宽高达62 GHz，并承诺将其扩展到100 GHz或更高。该实验室规模的仪器使用超快，极端粉状物（EUV）的光检测FMR，光子能量跨越了最相关的杂志元素的M-边缘。射频频率梳子发生器用于产生微波激发，该微波激发本质上同步与EUV脉冲，其正时抖动为1.1 ps或更高。我们应用该系统来测量多层系统以及Ni-FE和Co-FE合金中的动力学。由于该仪器以反射模式运行，因此它是测量和成像磁态动力学和主动设备在桌面上任意基板上的自旋传输的里程碑。较高的带宽还可以测量具有高磁各向异性的材料，以及纳米结构或纳米电视中的铁磁体，抗铁磁铁和短波长（高波形）自旋波。此外，EUV的相干性和短波长将能够使用动态纳米级无透镜成像技术（例如相干差异成像，Ptychography和全息图）扩展这些研究。
低插入损失，高带宽相干驱动器调制器，用于1 Tbit/s光纤传输
在光纤通信中，通常使用光学强度的强度调制方案来传输信号。连贯的光传输协议，其中强度和相位都用于携带信息，也已用于满足更高容量的需求。连贯的光学传输可以通过数字信号处理技术在公里的沙子上进行长途通信，并结合数十种波长在单个光纤中划分。由于这些特征，连贯的光学传输主要用于超过100 km的中继线网络。近年来，由于强度调制以及微型型和降低相干设备的功率消耗，近年来对100 km或更短的DATA中心连接的需求已经迅速增长。
硅光子芯片I/O用于超高带宽和节能的模具连通性
数据中心和高性能计算系统的流量需求在过去十年中成倍增长，这是由于机器学习，大数据分析，尤其是深度学习（DL）基于人工智能（AI）应用程序中数据密集型工作量的泛滥。最近在自然语言处理和内容产生中表明，大型语言模型的巨大潜力进一步加速了技术的进步，而采用了越来越大的更大的DL模型和数据集[1]。持续的趋势引发了巨大的努力，提高了计算硬件的能力，尤其是通过积极的并行性和专业化[2，3]，远远超过了基本通信基础设施的进步[4]。因此，将大量数据移动和芯片之间的移动已成为计算性能和能源效率的瓶颈，将这种系统的连续缩放缩放到Exascale [5]。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
信一种采用 InP DHBT 工艺的高带宽利用率 ECL 静态分频器
高速宽带分频器广泛应用于正交信号产生[1, 2]、时间交织THA和ADC系统[3, 4, 5]以及其他高速通信领域[6]。目前，已有多种基于不同拓扑和工艺的分频器被报道。特别地，InP DHBT在相同尺寸的器件下具有更高的击穿电压和更好的频率性能[7, 8]，这意味着InP DHBT是高速分频器电路的更好选择。但是，电路的工作频率范围不能超过与器件工艺有关的截止频率ft的几分之一[9]，这限制了电流型逻辑 (CML) 分频器的工作频率[9, 10]。为了提高分频器电路的高频性能，应努力提高相同ft 的器件的工作频率的利用率。已经发表了许多增强技术来扩展分频器的工作频率范围，例如电感峰值[9, 11, 12, 13]，分流电阻负载[14, 15, 16]，非对称锁存器[17]，动态分频器[18, 19, 20, 21, 22]和双射极跟随器[23, 24]。然而，在电路设计中最大限度地利用器件ft的报道很少。本信
字母A宽带高带宽利用率ECL静态频率分隔线INP DHBT过程
高速和宽频频率分隔线被广泛用于正交信号生成[1，2]，时间间隔的THA和ADC系统[3，4，5]，以及其他高速通信[6]。到目前为止，已经报告了基于不同拓扑和过程的许多分隔线。尤其是INP DHBT具有更高的击穿电压和相同尺寸的设备的频率性能更好[7，8]，这意味着INP DHBT是高速分隔电路的更好选择。但是，电路的工作频率范围不会超过与设备过程相关的切割频率f t的一部分[9]，这是电流模式逻辑（CML）划分器的工作频率[9，10]。为了提高分隔电路的高频电量，应提高效率以增加具有相同f t的设备的工作频率的利用。已经发表了许多增强技术，以扩展频率分隔符的工作频率范围，例如电感峰[9、11、12、13]，分裂固定载荷[14、15、16]，不对称闩锁[17]，动态频率
通过小波压缩提高带宽利用率
传播、下载数据 1 持久自由行动 (OEF) 是阿富汗战争的正式名称，该战争始于 2001 年 10 月，至今仍在进行中。伊拉克自由行动 (OIF) 是伊拉克战争的正式名称，该战争始于 2003 年 3 月，结束于 2011 年 12 月。 2 X 波段是电磁频谱微波无线电区域的一部分，雷达频率为 8.0 – 12.0 GHz。X 波段的较短波长允许高分辨率成像雷达提供更高分辨率的图像，以进行目标识别和区分。
