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主题作者 AI 初创公司 FPGA 软件
________________________________________________________________________________________________________________________________ www.tipalo.com 2021 年 5 月 9 日 Tipalo GmbH，瑞士 第 10 / 22 页
评论文章Triboelectric nanogenerator启用了可穿戴电力的智能鞋
摘要 - 作为量子信息处理器在quantum位（Qubit）计数和功能性中生长，控制和测量系统成为大规模可扩展性的限制因素。为了应对这一挑战并保持速度不断发展的经典控制要求，完全控制堆栈访问对于系统级别的优化至关重要。我们设计了一个基于模块化的FPGA（可编程门阵列）的系统，称为Qubic，以控制和测量超导量子处理单元。该系统包括室温电子硬件，FPGA门软件和工程软件。由几个商业现成的评估板和内部开发的电路板组装的原型硬件模式。gateware和软件旨在实现基本的量子控制和测量协议。通过在劳伦斯·伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laberatory）的高级量子测试中运行的超导量子处理器上的超导量子处理器上进行量子芯片表征，栅极优化和随机基准测量序列来证明系统功能和性能。通过随机基准测量，单量和两级工艺条件的测量为0.9980±0.0001和0.948±0.004。具有快速电路序列加载能力，Qubic可以有效地执行随机编译实验，并证明执行更复杂的算法的可行性。
适用于 FPGA 平台的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法
摘要 Itoh-Tsujii 逆算法在椭圆曲线密码等密码应用中寻找逆元方面做出了重要贡献。本文提出了一种新的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法，用于在现场可编程门阵列 (FPGA) 平台上高效计算由 NIST 推荐的不可约三项式生成的二进制域的乘法逆元。基于 Hex Itoh Tsujii 逆算法的所提架构由十六进制电路和四重加法链构成。这种组合提高了资源利用率。实验结果表明，与现有实现相比，所提出的工作具有更好的面积时间性能。关键词：现场可编程门阵列 (FPGA)、Itoh-Tsujii 逆算法 (ITA)、查找表 (LUT)、有限域 (FF) 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、射频、传感器）
用于fpga
摘要 - 基于二进制GOPPA代码的基于代码的密码学是一种有前途的解决方案，用于挫败基于量子计算的攻击。McEliece密码系统是一个基于代码的公钥密码系统，据信它可以抵抗量子攻击。实际上，它可以成功地升至2019年初的第二轮加密标准化竞赛。由于其非常大的钥匙尺寸，已经提出了二进制GOPPA代码的不同变体。然而，研究表明，可以通过注入故障来挫败此类代码，从而导致错误的输出。在这项工作中，我们提出了实施Mceliece密码系统中使用的不同复合场算术单元的反对措施。所提出的架构使用高架和量身定制的签名。我们将这些误差检测签名应用于McEliece密码系统，并执行轨道可编程的门阵列（FPGA）实现，以显示采用提出的方案的可行性。我们基于提议的方法的开销和性能退化，并显示其对受约束嵌入式系统的适用性。
FPGA平台的Hex Itoh-Tsujii反转算法
摘要ITOH-TSUJII反转算法在发现诸如椭圆曲线密码学等密码应用中的倒数方面构成了主要贡献。在本文中，提出了一种新的HEX ITOH-TSUJII反转算法来计算由NIST推荐的不可舒服的三通式产生的二进制的二进制式栅极阵列（FPGA）平台上的多重逆逆向算法。基于十六进制算法的六角itoh tsujii反转算法是由十六进制电路和四链链构建的。此组合改善了资源利用率。实验结果表明，与现有实施相比，所提出的工作具有更好的区域时间性能。关键词：现场可编程栅极阵列（FPGA），ITOH-TSUJII反转算法（ITA），查找表（LUT），有限字段（FF）分类：集成电路
32 微电极低功耗 FPGA 设计集成...
摘要：许多实验都要求在检测和处理神经脑活动时具有较低的延迟，从动作到反应的时间约为几毫秒。本文介绍了一种亚毫秒级检测和通信尖峰活动的设计，该设计由 32 个皮层内微电极阵列检测，利用现场可编程门阵列 (FPGA) 提供的实时处理。该设计嵌入在 Intan Technologies 的商用 RHS 刺激/记录控制器中，该控制器允许记录皮层内信号并执行皮层内微刺激 (ICMS)。尖峰检测器 (SD) 基于平滑非线性能量算子 (SNEO)，并包括一种新方法来估计基于 RMS 的独立于放电率的阈值，可以对其进行调整以精细检测单个动作电位 (AP) 和多单位活动 (MUA)。低延迟 SD 与 ICMS 功能相结合，为依赖于神经元活动相关刺激的脑机接口 (BCI) 闭环实验创建了一个强大的工具。该设计还包括：三阶 Butterworth 高通 IIR 滤波器和 Savitzky-Golay 多项式拟合；特权快速 USB 连接，用于将检测到的尖峰传输到主机，以及亚毫秒延迟通用异步接收器-发射器 (UART) 协议通信，用于发送检测和接收 ICMS 触发器。该项目的源代码和说明可以在 GitHub 上找到。
使用FinFet的设计和FPGA实现环振荡器
摘要本文提出了一种新的技术，可以在芬费环振荡器的低功率耗散方面提高性能。5阶段环振荡器在FinFET技术的概念下设计。FinFET比普通CMOS技术提供更好的性能。FinFET（Fin Type Field效应晶体管）技术的呈现已在纳米创新中打开了新部分。超薄鳍的布置使抑制的短通道效应可替代单门MOSFET，凭借其出色的静电性能和可比性的可比性易于制造性。降低了亚微米区域的短通道效应并使晶体管仍然可扩展。由于这个原因，与大多数对应物相比，小长度晶体管可以具有更好的内在增益。仿真结果表明，使用FinFET技术对具有0.135MWATT功率和CMOS环振荡器的功率耗散的环振荡器提供0.232 MWATT。i为10.632mA，而FinFet环振荡器可提供0.381mA。关键字：FinFET技术，环振荡器，CMOS技术
超越峰值性能：比较 AI 优化 FPGA 和 GPU 的实际性能
1 英特尔公司可编程解决方案事业部 2 多伦多大学和矢量研究所 3 卡内基梅隆大学 { andrew.boutros, eriko.nurvitadhi } @intel.com 摘要 — 人工智能 (AI) 的重要性和计算需求日益增长，导致了领域优化硬件平台的出现。例如，Nvidia GPU 引入了专门用于矩阵运算的张量核心，以加速深度学习 (DL) 计算，从而使 T4 GPU 的峰值吞吐量高达 130 int8 TOPS。最近，英特尔推出了其首款针对 AI 优化的 14nm FPGA Stratix 10 NX，其内置 AI 张量模块可提供高达 143 int8 TOPS 的估计峰值性能，堪比 12nm GPU。然而，实践中重要的不是峰值性能，而是目标工作负载上实际可实现的性能。这主要取决于张量单元的利用率，以及向/从加速器发送数据的系统级开销。本文首次对英特尔的 AI 优化 FPGA Stratix 10 NX 进行了性能评估，并与最新的 AI 优化 GPU Nvidia T4 和 V100 进行了比较，这些 GPU 都运行了大量的实时 DL 推理工作负载。我们增强了 Brainwave NPU 覆盖架构的重新实现，以利用 FPGA 的 AI 张量块，并开发了工具链支持，使用户能够仅通过软件对张量块进行编程，而无需在循环中使用 FPGA EDA 工具。我们首先将 Stratix 10 NX NPU 与没有张量块的 Stratix 10 GX/MX 版本进行比较，然后对 T4 和 V100 GPU 进行了详细的核心计算和系统级性能比较。我们表明，我们在 Stratix 10 NX 上增强的 NPU 实现了比 GPU 更好的张量块利用率，在批处理 6 时，与 T4 和 V100 GPU 相比，平均计算速度分别提高了 24 倍和 12 倍。即使在允许批处理大小为 32 的宽松延迟约束下，我们仍分别实现了与 T4 和 V100 GPU 相比 5 倍和 2 倍的平均速度提升。在系统级别，FPGA 的细粒度灵活性及其集成的 100 Gbps 以太网允许以比通过 128 Gbps PCIe 本地访问 V100 GPU 少 10 倍和 2 倍的系统开销延迟进行远程访问，分别用于短序列和长序列 RNN。索引术语 — FPGA、GPU、深度学习、神经网络
基于FPGA的混合内存仿真系统
摘要 — 混合存储器系统由新兴的非易失性存储器 (NVM) 和 DRAM 组成，已被提出用于满足应用程序日益增长的存储器需求。相变存储器 (PCM)、忆阻器和 3D XPoint 等新兴 NVM 技术具有更高的容量密度、最小的静态功耗和更低的每 GB 成本。然而，与 DRAM 相比，NVM 具有更长的访问延迟和有限的写入耐久性。两种存储器类别的不同特性指向包含多种主存储器类别的混合存储器系统的设计。在新架构的迭代和增量开发中，模拟完成的及时性对于项目进展至关重要。因此，需要一种高效的模拟方法来评估不同混合存储器系统设计的性能。混合存储器系统的设计探索具有挑战性，因为它需要模拟整个系统堆栈，包括操作系统、内存控制器和互连。此外，用于内存性能测试的基准应用程序通常具有更大的工作集，因此需要更长的模拟预热期。本文提出了一种基于 FPGA 的混合存储系统仿真平台。我们的目标是移动计算系统，该系统对能耗敏感，并且可能会采用 NVM 来提高能效。在这里，由于我们的平台专注于混合存储系统的设计，因此我们利用板载硬 IP ARM 处理器来提高模拟性能，同时提高结果的准确性。因此，用户可以使用 FPGA 逻辑元件实现其数据放置/迁移策略，并快速有效地评估新设计。结果表明，与软件 Gem5 相比，我们的仿真平台在模拟时间上加快了 9280 倍。索引术语 — 硬件仿真、FPGA 加速器、内存系统、NVM
从冠状病毒中教授微控制器和FPGA：挑战和
有了教育机构的培训，培训的联系版本，有机会花费资金来购买设备和培训人员的时间，以确认其在教育服务市场中的相关性，在那里我们非常友好。以及该过程各方的利益：学生，老师和雇主，出口的听众应该准备好从培训到专业活动的平稳而舒适的过渡。考虑到隔离区之前存在的现实，教学人员的经验以及员工的技术设备使得可以从学生那里培训技术专家[2]。但是，结果的一个重要组成部分是听众的动机，它仍然有改进的余地。