卷积在 CNN 操作中占主导地位,占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例,但由于伴随的带宽要求,吞吐量可能无法相应扩展,并且由于数据移动可能比计算更昂贵,因此能耗仍然很高。
主板是 PC 的神经中枢,负责促进所有硬件组件之间的通信。如果没有主板,CPU、RAM 和显卡等组件将无法交互,从而导致计算机无法运行。它决定了 RAM 的类型和数量、可以使用的 CPU、计算机的功能和能力(如 USB 和以太网支持)以及未来扩展的潜力。此外,主板在 BIOS(基本输入/输出系统)或 UEFI(统一可扩展固件接口)中存储计算机的固件,这些固件在启动过程中初始化硬件,然后将控制权移交给操作系统。
量子互联网的愿景是通过实现地球上任意两点之间的量子通信来增强现有的互联网技术。为了实现这一目标,应该从头开始构建量子网络堆栈,以解释量子纠缠的全新特性。第一个量子纠缠网络已经实现,但对于如何组织、利用和管理此类网络,尚无切实可行的建议。在本文中,我们试图制定框架并介绍量子互联网的一些基本架构原则。这旨在提供一般指导和一般兴趣。它还旨在为物理学家和网络专家之间的讨论提供基础。本文件是量子互联网研究小组 (QIRG) 的成果。
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霍曼是“特朗普政府打击移民政策的代表”,也是特朗普“零容忍”家庭分离政策的“设计者”之一,该政策导致 5,500 多名儿童分离——截至 2024 年 11 月,超过 1,400 名儿童未确认团聚。“霍曼在 2017 年 1 月至 2018 年 6 月担任 ICE 代理局长期间,是特朗普政府打击移民政策的代表。据 CNN 报道,在此期间,他经常出现在白宫新闻发布会上,为其特工逮捕无证移民辩护并呼吁加强执法,并称赞特朗普通过允许特工进行更广泛的逮捕而“解除 ICE 的枷锁”。值得注意的是,霍曼是其备受争议的家庭分离政策的设计者之一。 2018 年,在政府短暂的“零容忍”政策下,超过 5,500 名移民儿童在美墨边境与父母分离。据国土安全部称,截至 4 月,仍有 1,401 名儿童无法确认团聚。”[NPR,11/11/24]
最近,Visual Transformer(VIT)及其以下作品放弃了卷积,并利用了自我发项操作,比CNN获得了可比甚至更高的精度。最近,MLP-Mixer放弃了卷积和自我发项操作,提出了仅包含MLP层的体系结构。为了实现交叉补丁通信,除了通道混合MLP外,它还设计了其他令牌MLP。在诸如JFT-300M之类的极限数据集上进行训练时,它会取得令人鼓舞的结果。,但是当在ImagEnet-1k等中等规模的数据集上训练时,它的表现不如其CNN和VIT对应。MLP混合使用的性能下降激励我们重新考虑令牌混合MLP。我们发现,MLP混合中的令牌混合操作是深度卷积的变体,具有全局接收场和空间特异性配置。在本文中,我们提出了一种新颖的纯MLP体系结构,即空间移位MLP(S 2 -MLP)。不同于MLP混合器,我们的S 2 -MLP仅包含通道混合MLP。我们设计了一个空间换档操作,以实现通过补丁之间的通信。它具有局部接收场,是空间的 - 不可知论。同时,它无参数且有效地计算。在Imagenet-1K数据集训练时,提出的S 2 -MLP比MLP混合剂具有更高的识别精度。同时,S 2 -MLP在ImageNet-1k数据集上具有出色的性能,具有更简单的架构,较少的失败和参数。
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电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27],并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
摘要本文介绍了GSCORE,这是一个硬件加速器单元,该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察,以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中,我们提出了几种优化技术,高斯形状感知的交叉测试,分层排序和下图跳过,所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计,使用商业28NM技术进行合成,并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明,GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度,其面积较小,能源消耗较低。