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基于OpenCL的设计的FPGA仪器框架
摘要通过使用开放的计算语言（OPENCL）提高了对高性能重新确定异质计算（HPRHC）系统的生产率。但是，在可编程的门阵列（FPGA）中，OpenCL编译器生成的硬件可能会导致严重的性能瓶颈解决方案。问题是由于生成的NetList细节杂乱无章的事实，使它们大部分不可读取，并且仅对设计师而言仅部分可见。本文提出了一种FPGA仪器方法和一个新的框架，用于提取基于OpenCL的设计的FPGA周期 - 准确的时间表演。结果清楚地表明，基于OPENCL的设计的选择执行模型在未正确实现时会强烈影响时间性能。我们的框架是在包含CPU和两个ARRIA10 FPGA的HPRHC平台上实现的，并通过各种具有不同复杂性的基准进行评估。在报告的基准测试后，一个插入仪器的平均逻辑开销是自适应查找表（ALUTS）总量的0.2％，而FPGA中总寄存器的0.1％。此资源利用率比最佳先前发表的作品中报告的资源低1.5至六倍。还可以通过插入多达50个乐器来评估框架的可伸缩性。实验结果表明，当插入50个仪器时，每工具的平均逻辑利用率为0.19％的Alut和0.17％的寄存器。
实习生职位发布2024
● Engineering various sensor interfaces on a robot ● Using Linux, ROS, Python, C/C++, OpenCL, OpenGL, GStreamer, OpenCV or similar ● Using deep learning AI frameworks for both training and inference, including TensorFlow, PyTorch and OpenVINO ● User Interface Development Tools such as QT, Websockets, and JavaScript ● Developing algorithms for robots或在真实或模拟环境中的无人机●通过现场数据收集和迭代来验证和改进设计●机器学习工作流程涉及擦洗，组织和注释图像和视频数据
工业与系统工程课程 (ISE)
大数据背景下的数据挖掘和机器学习原理；基本数据挖掘原理和方法——模式发现、聚类、排序、不同类型数据（集合和序列）的分析；机器学习主题，包括监督和无监督学习、调整模型复杂性、降维、非参数方法、比较和组合算法；这些方法的应用；开发分析技术以应对具有挑战性和真实的“大数据”问题；MapReduce、Hadoop 和 GPU 计算工具（Cuda 和 OpenCL）的介绍。先决条件：STAT:2020 或 BAIS:9100。要求：C、C++、Java 或 Python 的基本编程技能；Matlab、Octave 或 R 知识；以及文字处理器知识。建议：ISE:3760 和 CS:4400 和 CS:3330 和 MATH:2550。
HOK：Elixir中的高阶GPU内核
GPU（图形处理单元）通常使用CUDA或OPENCL等低级语言进行编程。尽管这些语言允许实现非常优化的软件，但由于其低级性质，它们很难编程，在该软件中，程序员必须将协调代码（即如何创建和分发）与实际的计算代码混合在一起。在本文中，我们介绍了霍克（Hok），这是一种延伸到长生不老药功能性语言的信息，该语言允许促进高阶GPU内核，从而使程序能够明确地将协调与计算分开。HOK系统为编写可以使用计算代码参数化的低级GPU内核提供了DSL（特定领域的语言）。HOK允许在主机代码中创建和引用范围的功能，包括匿名功能，以便在启动内核之前配置它们。我们证明HOK可用于实施高级抽象，例如算法 - 麦克骨骼和数组综合。我们还提出了证明HOK当前实施的可用性的实验，并表明与纯长生不老药相比，可以获得高速加速，特别是在具有大量输入的集体密集型程序中。
法国巴黎地区 Atos Quantum Lab 的研究工程师职位 Atos Quantum Lab ( https://atos.net/en/insights-and-innovation/quantum- comput
法国巴黎地区 Atos Quantum Lab 招聘研究工程师 Atos Quantum Lab ( https://atos.net/en/insights-and-innovation/quantum- computing ) 正在开放两个量子计算研究工程师的永久职位。 简介： 量子物理学（理论或实验）或量子信息科学博士学位。 至少 2 年量子计算研究经验，博士后或行业职位均可。 精通 Python 3 科学编程，最好是 C++。 了解软件工程者优先。 曾有资助项目（国家或国际）经验。 了解高性能编程技术者优先（OpenMP、MPI、OpenCL、Cuda）。 要求英语流利。 使命：参与设计和开发 QLM 的高级功能，QLM 是世界上最先进、使用最广泛的量子计算平台之一。这主要包括科学软件代码：量子过程的数值模拟、量子编译算法……对学术合作项目的科学贡献：www.neasqc.eu、www.aqtion.eu、www.pasquans.eu……指导博士生和本科生。发表研究论文，偶尔在大学授课（研究生水平）。地点：les Clayes sous Bois – 凡尔赛郊区申请：量子计算研究工程师 (H/F) https://jobs.atos.net/job/Les-Clayes-78-Quantum-Computing-Software-Engineer- %28HF%29-Ile/645634801/
研究 CFD 量子电路模拟的硬件加速
在众多量子计算模型中，量子电路模型是与当前量子硬件交互的最著名和最常用的模型。量子计算机的实际应用是一个非常活跃的研究领域。尽管取得了进展，但对物理量子计算机的访问仍然相对有限。此外，现有机器容易受到量子退相干导致的随机误差的影响，并且量子比特数、连接性和内置纠错能力也有限。因此，在经典硬件上进行模拟对于量子算法研究人员在模拟错误环境中测试和验证新算法至关重要。计算系统变得越来越异构，使用各种硬件加速器来加速计算任务。现场可编程门阵列 (FPGA) 就是这样一种加速器，它是可重构电路，可以使用标准化的高级编程模型（如 OpenCL 和 SYCL）进行编程。 FPGA 允许创建专门的高度并行电路，能够模拟量子门的量子并行性，特别是对于可以同时执行许多不同计算或作为深度管道的一部分执行的量子算法类。它们还受益于非常高的内部内存带宽。本文重点分析了应用于计算流体动力学的量子算法。在这项工作中，我们介绍了基于模型格子的流体动力学公式的新型量子电路实现，特别是使用量子计算基础编码的 D1Q3 模型，以及使用 FPGA 对电路进行高效模拟。这项工作朝着格子玻尔兹曼方法 (LBM) 的量子电路公式迈出了一步。对于在 D1Q3 晶格模型中实现非线性平衡分布函数的量子电路，展示了如何引入电路变换，以促进在 FPGA 上高效模拟电路，并利用其细粒度并行性。我们表明，这些转换使我们能够在 FPGA 上利用更多的并行性并改善内存局部性。初步结果表明，对于此类电路，引入的变换可以缩短电路执行时间。我们表明，与 CPU 模拟相比，简化电路的 FPGA 模拟可使每瓦性能提高 3 倍以上。我们还展示了在 GPU 上评估相同内核的结果。