超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法,非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用,例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势,我们提出了一种硬件算法协同设计方法,用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面,我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码,并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面,我们开发了硬件感知编码技术,将数据特征映射到超维向量中,从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%,凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。
性能结果基于配置中所示日期的测试,可能无法反映所有公开可用的更新。请参阅备份以了解配置详情。基于系统和组件的结果以及使用英特尔参考平台(内部示例新系统)、内部英特尔分析或架构模拟或建模估计或模拟的结果仅供参考。结果可能会因任何系统、组件、规格或配置的未来变化而有所不同。
• AESA 雷达 • 电信 • 仪器仪表 描述 CGY2170YHV/C1 是一款在 X 波段工作的高性能 GaAs MMIC T/R 6 位核心芯片。该产品有三个 RF 端口,包括三个开关、一个 6 位移相器、一个 6 位衰减器和放大器。它的移相范围为 360°,增益设置范围为 31.5 dB。移相器和第一放大器级之间还有一个电压可变衰减器,用于增益控制。它覆盖的频率范围为 8 至 12 GHz,并在 10 GHz 时提供 5.8 dB 的增益。带有串行输入寄存器的片上控制逻辑最大限度地减少了控制线的数量,并大大简化了该设备的控制接口。该芯片采用 0.18 µm 栅极长度 ED02AH pHEMT 技术制造。 MMIC 采用金焊盘和背面金属化,并采用氮化硅钝化进行全面保护,以获得最高水平的可靠性。该技术已针对太空应用进行了评估,并被列入欧洲航天局的欧洲首选部件清单。
sima.ai是以软件为中心的嵌入式边缘机器学习系统片(MLSOC)公司。sima.ai的硬件软件堆栈可灵活地调整到一个平台中的任何框架,网络,模型,传感器或模态。Edge ML应用程序完全在SIMA.AI MLSOC上运行,看到性能和能源效率提高了十倍,在几分钟内,将跨越计算机视觉的ML用例带到了计算机视觉的ML用例。与Sima.ai一起,客户解锁了新的收入途径,并节省了大量成本,以在工业制造,零售,航空,国防,农业和医疗保健之间进行创新。sima.ai成立于2018年,已筹集了2.7亿美元,并由Fidelity Management&Research Company,Maverick Capital,Point72,MSD Partners,Venturetech Alliance等支持。有关更多信息,请访问www.sima.ai
摘要 - 与硅相比,与2.5D异质整合的令人信服的选择已成为令人信服的选择。它允许以低成本直接安装在顶部的嵌入式模具与传统的翻转芯片模具之间的3D堆叠配置。此外,玻璃中的互连螺距和通过玻璃(TGV)直径与硅中的对应物相当。在这项研究中,我们研究了玻璃间插座提供的3D堆叠的功率,性能,面积(PPA),信号完整性(SI)和功率完整性(PI)优势(PI)优点。我们的研究采用了chiplet/封装共同设计方法,从RISC-V chiplets的RTL描述到最终的图形数据系统(GDS)布局,利用TSMC 28NM用于chiplets和Georgia Tech的Interposer的Georgia Tech的3D玻璃包装。与硅相比,玻璃插入器的面积降低了2.6倍,电线长度降低了21倍,全芯片功耗降低了17.72%,信号完整性增加了64.7%,功率完整性提高了10倍,热量增加了35%。此外,我们通过3D硅技术提供了详细的比较分析。它不仅突出了玻璃插入器的竞争优势,而且还为每个设计的潜在局限性和优化机会提供了重要的见解。
摘要 - 用于数据密集型应用程序(例如增强和虚拟现实)的集成,低损坏和有效的系统需要芯片集成的光子电路,这些电路具有高级信息和通信技术的巨大潜力,包括6G无线网络以及Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Intra-Covil-toctuits。实现这场革命的有前途的平台是谷光子晶体(VPC)。vpcs可以构建拓扑界面,这有助于通过单向边缘模式造成最小损失和反向散射的光支持。界面拓扑界面和这些坚固的边缘模式所经历的拓扑保护程度是一个相对较新的观点,值得探索。对数据密集型数据速率的越来越多的需求
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