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通过软件定义的硬件解锁创新
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程序员指南 - 硬件版本 2.0
3 基础设施 5 3.1 队列和队列对 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................................................................................. 6 3.2 服务实例........................................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................................. 7 3.2.1 可配置项（通过配置文件）.................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................. 7 3.2.1 可配置项（通过配置文件）.................................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 7 3.3 内存管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................................................................................................. 10 3.4 操作模式....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 12 3.4.1 调用语义....................................................................................................................................................................................................................................................................... 12 3.4.1 调用语义....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ...2 内存驱动程序查询（qae_mem_slabs）. ...
基于忆阻片上系统的超维计算硬件-算法协同设计
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。
无线协议套件硬件和软件用户手册
前线硬件和无线协议套件软件用户手册包括以下七个章节。章节是按照您通常会遵循的顺序组织的，以捕获和分析数据：设置，配置，捕获，分析，保存。您可以从头到尾阅读它们，以完全了解如何使用前线硬件和无线协议套件，或者只要您只需要在特定主题上进行复习，就可以跳过。使用内容，索引和词汇表查找特定主题的位置。
![课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm](/simg/3/30f978e944de08c9e836a60e904c269b4a7032a6.webp)
课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm
Course ID and Title: [EE508, Hardware Foundations of Machine Learning ] Units: 4 Term—Day—Time: [Spring 2025] — [Lecture Saturday 12:30-4:10pm – Discussion: TBD] Location: TBD Instructor: Arash Saifhashemi Office: TBD Office Hours: TBD Contact Info: saifhash@usc.edu Teaching Assistant: TBD Office: TBD Office Hours: TBD Contact信息：TBD目录描述ML内核：卷积，变压器，嵌入。加速器：GPU，输入/重量/输出固定加速器。分布式ML：数据，模型和混合动力并行。私人ML：同态加密和多方计算加速器。课程描述本课程为有兴趣建筑机器学习（ML）硬件和系统的ECE（电气和计算机工程）学生提供了独特的观点，例如图形处理单元（GPU）和加速器，以及设计可扩展的ML系统，例如基于云的ML ML培训和推动力。本课程向学生介绍了ML模型中通常看到的计算和内存访问内核，包括卷积，变形金刚和嵌入表。学生将学习如何将卷积转换为矩阵操作以及如何加速这些矩阵操作在硬件加速器上。它为ML加速器提供了3种不同的硬件设计范例：输入，输出和权重固定加速器。它对市场上ML硬件加速器（例如GPU和Tensor处理单元（TPU））提供了深入的了解。该课程还介绍了如何使用模型，数据和混合并行性等并行化方法扩展ML系统。该课程将使学生能够了解机器学习中的隐私基础知识，以及如何使用同型加密和多方计算来加速私人ML系统。
EE539B：量子硬件简介（草案）
您在本课程中的经历对我很重要。华盛顿大学的政策和做法是创建符合联邦和州法律的包容性和无障碍学习环境。如果您已经与学生残疾资源 (DRS) 建立了便利条件，请通过 myDRS 激活您的便利条件，以便我们讨论如何在本课程中实施这些便利条件。如果您尚未通过 DRS 建立服务，但有需要便利条件的临时健康状况或永久性残疾（条件包括但不限于：心理健康、注意力相关、学习、视力、听力、身体或健康影响），请直接联系 DRS 制定访问计划。DRS 促进了建立合理便利条件的互动过程。请通过 disability.uw.edu 联系 DRS。
分析技术硬件，存储和外围设备行业
技术硬件，存储和外围设备行业受到众多最终市场和类别产品类别的强烈趋势的刺激。5G的进步，对健康的可穿戴设备的需求以及下一代设备的新兴服务是至2022年更广泛的硬件行业的主要前景。然而，诸如贸易战，联盟-19大流行以及衰退迫在眉睫的逆风可能会改变所引起的健康趋势。企业支出被认为不断改善，但鼓励消费者支出在2022年进行喘息。因此，未来12个月的技术硬件，存储和外围设备行业的前景是中性的。这个行业中有许多巨人可以应对苹果和三星电子等逆风，在整体上查看该行业时需要注意。这些公司有能力操纵行业中其他公司所遵循的趋势。