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ALVEO™ V70 AI 推理加速器卡
Alveo™ V70 加速器卡是首款利用 AMD XDNA™ 架构和 AI 引擎的 AMD Alveo 量产卡，为针对云和边缘应用的 CNN、RNN 和 NLP 加速提供紧密集成的异构计算平台。V70 旨在成为 AMD 产品组合中最节能的 AI 推理卡，针对视频分析和自然语言处理工作负载进行了优化，并提供行业标准框架支持，直接编译在 TensorFlow 和 PyTorch 中训练的模型。该卡是基于 PCIe® 的半高、半长、单插槽卡，支持服务器 PCIe 扩展槽中闭环热控制的被动冷却。该卡配备 7nm Versal® ACAP 设备，该设备具有集成的 AI 引擎核心，可补充自适应和标量引擎和 16 GB DDR4 内存。V70 具有低功耗和小尺寸外形，有助于降低每个 AI 通道的成本，并为视频应用提供高通道密度。
SoK：商品操作系统上的 Rowhammer
过去几年，Rowhammer 引起了学术界和工业界的广泛关注，因为 Rowhammer 攻击会对系统安全造成严重后果。自 2014 年首次对 Rowhammer 进行全面研究以来，已证实存在许多针对基于动态随机存取存储器 (DRAM) 的商品系统的 Rowhammer 攻击，这些攻击可破坏软件的机密性、完整性和可用性。因此，已提出了许多软件防御措施来缓解针对旧版（例如 DDR3）或最新 DRAM（例如 DDR4）商品系统的 Rowhammer 攻击。此外，业界已将多种硬件防御措施（例如 Target Row Refresh）部署到最新的 DRAM 中以消除 Rowhammer，我们将其归类为生产防御措施。在本文中，我们系统化了 Rowhammer 攻击和防御措施，重点关注基于 DRAM 的商品系统。特别是，我们建立了一个统一的框架来展示 Rowhammer 攻击如何影响商品系统。通过该框架，我们描述了现有的攻击，并揭示了尚未探索的新攻击媒介。我们进一步利用该框架对软件和生产防御进行分类，概括其关键防御策略并总结其主要局限性，从而确定潜在的防御策略。
航空和国防简讯第 2 版 - Microsemi
演示和套件 使用 PolarFire® FPGA 开发套件快速启动您的设计 PolarFire FPGA 开发套件是用户友好的评估平台，用于快速进行原型设计、演示特定应用以及分析所选 PolarFire FPGA 系列的特性和功能。开发非常简单，因为它有丰富且易于访问的演示指南、应用说明和示例设计。PolarFire FPGA 视频和成像套件提供特定的外设和组件，可实现涵盖智能嵌入式视觉应用（如机器视觉、热成像、游戏、视频监控、机器人、机器学习和人机界面 (HMI)）的应用。PolarFire FPGA 评估套件具有板载 DDR4、DDR3、SPI 闪存和各种连接器，非常适合高速收发器评估、10 Gb 以太网、JESD204B、CPRI、BMR 等。 PolarFire FPGA Splash Kit 提供通用接口，用于评估和开发各种通用功能。有关更多信息，请访问 PolarFire FPGA 开发套件页面。
snuqs：使用存储
由于最先进的量子计算机仍然嘈杂且容易出错，因此对量子电路的经典模拟对于验证/校准量子计算机以及原型计算机和原型化/调试复杂的量子算法至关重要。大型量子系统的经典模拟由于其空间和计算要求的指数增加，因此具有挑战性。在本文中，我们提出了一个全州模拟框架，SNUQ。它利用了HDD和NVME SSD等存储功能，以较小的成本扩大可用的主存储容量。为了获得最大的I/O带宽，我们提出了一种基于覆盖的内存管理技术和优化技术。我们还提出了一个I/O子系统体系结构，以确保每个存储设备的最大带宽。使用量子至上和量子傅里叶变换电路，我们在64核CPU和4-GPU系统上评估了SNUQ。实验结果表明，SNUQ和提议的I/O子系统在一起是一种有效且实用的解决方案，可将大型量子电路的全状态模拟以比DDR4 DRAM MAIL-MEM-MEMORY-MEMORY-HOMELLY系统低约300倍。
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高速FPGA实现了模块的所有数据路由功能。在前面板上，它将通过其光学高速链接向大众内存单元提供数据以及命令和控制路由。朝向背板，它将实现高速太空固定和SpaceWire Star-Network，并为Supervisor FPGA提供空间线路路由，以进行内部命令和控制路由。为了最大程度地减少实施工作，将采用单个太空路由器来管理太空空间和太空线路背板链接。因此，两个FPGA之间只需要一个空格线链接。
益登科技集团 | 产品线
Cimetrix 创新工厂自动化软件，包括 CIMConnect、SECSConnect、HostConnect、TestConnect、CIM300、CIMPortal、CIMTester、ECCE Plus、EDAConnect、CIMControlFramework Cyberlink FaceMe 面部识别 SDK Dexerials ACF/粘合剂/表面贴装型保险丝/导热片 Dosilicon SPI NOR、SPI/SLC NAND、MCP、DDR、KGD Eggtronic AC/DC PWM IC、无线 PWM IC Egis 指纹打印机 ELATEC RFID 系统，具有多频(LF+HF+NFC+蓝牙 LE)/多应答器/多认证 Eleven Engineering SKAA™、专有协议/音频无线发射器模块 Enovix 电池（包括定制和非定制） ESMT eMMC、eMCP、LPDDR、DRAM IC、NOR Flash、SLC Flash 快速 SiC SiC MOSFET、SiC肖特基二极管和 SiC 模块、SiC 裸片 Fitipower DC/DC 转换器、LDO、电源开关 FocalTech 触摸屏控制器、LCD 驱动器 IC、In-cell IC Framos 摄像头模块、深度摄像头模块和 ISP 调试服务 FURUNO GNSS 接收器模块和芯片 GCT 4G LTE、NB-IoT 和 Sigfox 基带和 RF GigaDevice DDR3 和 DDR4 DRAM 芯片 GlobalTech MOSFET、LDO、肖特基二极管、TVS 二极管 GoMore 健身/健康算法和 AI 教练解决方案提供商 GP（Goldpeak）电池
通过机密计算加速 AI 推理
声明和免责声明 1. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，性能提升高达 7.57 倍。请参阅下面的配置详细信息。 2. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 5.26 倍。请参阅下面的配置详细信息。 3. 与上一代相比，在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代英特尔至强可扩展处理器上以 INT8 精度运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 4.61 倍。请参阅下面的配置详细信息。 4. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 8.02 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.30 倍。请参阅下面的配置详细信息。5. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 5.46 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.17 倍。请参阅下面的配置详细信息。配置详细信息测试 1：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8380 CPU @ 2.30GHz、40 个内核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR4 3200 MT/s [运行速度为 3200 MT/s]）、BIOS 版本 SE5C6200.86B.0022.D64.2105220049、ucode 版本 0xd000375、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域内进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本ResNet50v1.5/Bert-Large TEST-2：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8480+ CPU @ 2.0GHz、56 核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR5 4800 MT/s [运行于 4800 MT/s]）、BIOS 版本 3A05、ucode 版本 0x2b000070、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域中进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本 ResNet50v1.5/Bert-Large 性能因使用情况、配置和其他因素而异。欲了解更多信息，请访问性能指数网站。性能结果基于截至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。有关配置详细信息，请参阅备份。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。
ESA任务分类和项目采用新的微电子开发 “ tick-tock”型号黄道的太空摄像头方法 28GBPS/通道光纤的可靠性测试... 在太空域中加速对FPGA的深度学习推断 下一代辐射的太空纤维IP核心 - b'\ xcb \ x98引导erom + 2 mbytes eRam w/ecc \ xcb \ x98内存接口（挥发性）\ xcb \ x98 ddr2/ddr3/ddr3/ddr4 \ xcb \ xcb \ x98存储器接口（非挥发性）内存传输' ICU - ADHA ICU系统控制器模块概念 带有fusio rt 的月亮探索 在太空飞船FR 上获得的MBSE获得了经验丰富的经验 水推进 人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ... 在灵活而智能的中开发机载处理环境 卫星间继电器终端
•具有更大的灵活性，这是任务类别的函数（对V类的最高灵活性），但更依赖承包商的内部流程，对文档的更简化和所需的报告，以ESA给出的知名度较低，责任降低，责任和风险的代价较低，并给予行业
1 Global for Things SIM数据表 为什么热管理对数据中心和电信性能至关重要 云/超大数据中心开关，路由器和服务器的材料解决方案 sanyo denki与开发SANUPS E11B-LI混合UPS 使用NPM1300燃油表 FAQS关于储能系统技术 如何通过... 抑制排放和增强免疫力 Photonics Solutions 球探FM无线电板Stemma I2C tinypico -ESP32开发委员会描述 Intel®以太网网络适配器E810-XXVDA4T Snap Pac Brains数据表 OSD32MP2X-PM - ST STM32MP2处理器 + DDR4 SIP 产品 /过程更改通知1。PCN... < / div> 固定存储系统的互连解决方案 实验室Gen 2 Snap Pac Brains数据表 为您的声音和愿景AI开发加油 无人自动驾驶汽车的野猫连接器（UAV） Loctite Ablestik 2170 无人自动驾驶汽车的野猫连接器（UAV）
UICC版本12 Java卡3.0.4全球平台认证2.2（AMD。a，b，c，d，e）simalliance ipp 2.1 gmsa rsp sgp.02 m2m 3.2节电功能（PSM，EDRX）ETSI R13
EU的合格声明 产品 /过程更改通知1。PCN... < / div> 产品 /过程更改信息1。PCI... < / div> XLM超级电容器模块数据表 到达客户通信v 6 20210127 可编程电池充电器，用于铅酸和锂... 基于电缆的电容器 基于电缆的电容器 条目+模块XM125数据表V1.0 空间剪接系列 PC817X系列 条目+模块XM125数据表V1.2 产品 /过程更改通知1。PCN... < / div> 板到板和背板 1.3 SIC 1200V二极管的PCN过程合理化标题 CSM系列BulkMetal®技术高精度，... 固态继电器阵容 HL7019 Loctite Ablestik 789-4 电容传感器MCU Photonics Solutions Snap Pac Brains数据表 球探FM无线电板Stemma I2C OSD32MP2X-PM - ST STM32MP2处理器 + DDR4 SIP PC817X系列 Loctite 3220W 高性能防御和航空解决方案 超快软恢复整流器二极管... bes lite系列
EU的合格产品名称声明：MTC-L4G2D-B03/ MTC-L4G2D-B03-KIT和MTC-L4G2D-B01/ MTC-L4G2D-B01/ MTC-L4G2D-B01-B01-WW姓名和地址制造商的姓名和地址制造商的责任。声明的目的：LTE CAT 4细胞调制解调器上述声明的对象与相关的欧盟协调立法一致：指令2014/53/eu，指令2014/35/eu指令2011/65/eu由指令修订，由指令2015/863/eu Place：Mount：Mount dive，Mount dive：3月202日。