XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProcessor
量子信息处理器的串扰理论及其缓解方法
本论文的第二部分详细介绍了我们通过实验表征和有效缓解固定频率超导量子比特串扰的尝试。我们遇到的第一个障碍是了解串扰对系统的影响。当串扰较弱时，现有方法很难奏效，因此我们开发了一种测量串扰的新方法。我们需要解决的第二个问题是验证我们的模型是否正确。利用我们第一次测量的结果，我们将预测的演变与与测量过程截然不同的环境中实验数据进行比较。我们发现实验和理论之间具有很好的一致性，表明该模型是合理的。本次调查中最后一个未解决的难题是使用此模型来缓解串扰，我们的研究仍在进行中。
使用深度学习处理器的 FPGA 和 SoC 人工智能工作流程
在 FPGA 上高效部署月球陨石坑探测深度神经网络 ▪ 将深度学习模型部署到 FPGA/SoC 平台上 ▪ 通过目标分析和量化工作流程优化模型性能 ▪ 为深度学习应用预处理传感器数据
Intel第四代Xeon可伸缩处理器已启动为...
从根本上讲，英特尔主张内置的加速能力可以有效地提高CPU核心计数和复杂性的性能。从我们看来，英特尔已经证明了前一代Xeon可伸缩处理器在特定的现实世界中每瓦提供突破性的性能，已经具有广泛的可信度。因此，客户和用户获得了更有效的CPU使用，减少功耗和提高投资回报率的范围。总的来说，英特尔通过英特尔内置加速器创新，英特尔正在重新定义竞争格局，以使内置加速能力和每核绩效在数据中心和云环境中最高的选择标准。
利用第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器和 Kubernetes/Kubeflow 提升端到端企业 AI 的性能和可扩展性
在本设计测试中，我们使用 BERT-Large 无大小写（全词掩码）预训练模型作为模型检查点。该模型包含 3.4 亿个参数。我们使用斯坦福问答数据集 (SQuAD) v1.1 数据集进行微调分析。用例要求按照英特尔架构 Model Zoo 在线存储库文档 中所述执行。为了展示使用可扩展端到端企业 AI 堆栈解决方案进行 BERT-Large 微调的性能和可扩展性，我们使用了潜在的英特尔优化，例如针对 oneDNN 优化的 TensorFlow 和用于分布式训练的 Horovod。Horovod 与英特尔® MPI 库 一起部署，进一步利用了英特尔在 MPI 层的优化。我们使用容器映像和一组 MPIJob 规范文件在 Kubeflow 的训练运算符上运行 BERT-Large 工作负载。
分布式量子计算中的概率感知量子比特到处理器映射
量子计算具有令人兴奋的潜力，但当前的技术障碍在于单个处理器中的量子比特数量有限。解决这一挑战的一种方法是将小型、专用的量子处理器组装成一个更大的计算系统，称为分布式量子计算。在这项工作中，我们专注于分布式量子计算中的一个关键问题：如何将特定量子电路的逻辑量子比特映射到异构量子网络中的不同处理器，以尽量减少总体通信开销。为了解决这个问题，我们制定了一个概率感知的量子比特到处理器映射模型，其中每对处理器之间的通信开销是通过基于链路纠缠生成率的概率分析确定的。我们还在模型中引入了多流路由协议，以提高整体纠缠率。之后，我们采用多级混合模拟退火算法来最小化总通信开销。最后，我们进行了广泛的模拟，以展示我们的解决方案在各种系统设置下的优越性。
BioGAP：一款具有 10 核 FP 功能的超低功耗物联网处理器，具有医疗级 AFE 和 BLE 连接，可用于可穿戴生物信号处理
摘要 — 可穿戴生物信号处理应用正在推动临床和消费应用的小型化、节能物联网解决方案取得重大进展。但是，只有通过节能的边缘处理执行数据处理和机器学习 (ML) 近传感器，才能向高密度多通道前端扩展。为了应对这些挑战，我们推出了 BioGAP，这是一种新颖、紧凑、模块化、轻量级 (6g) 的医疗级生物信号采集和处理平台，由 GAP9 提供支持，GAP9 是一款十核超低功耗 SoC，专为高效多精度（从 FP 到积极量化的整数）处理而设计，满足高级 ML 和 DSP 的要求。BioGAP 的外形尺寸为 16x21x14 mm3，由两个堆叠的 PCB 组成：集成 GAP9 SoC 的基板、支持无线蓝牙低功耗 (BLE) 的 SoC、电源管理电路和加速度计；以及一个包含用于 ExG 采集的模拟前端 (AFE) 的屏蔽。最后，该系统还包括一个可灵活放置的光电容积图 (PPG) PCB，尺寸为 9x7x3 mm 3 和一个可充电电池（ϕ 12x5 mm 2）。我们在基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 应用上演示了 BioGAP。由于 FFT 计算任务的效率为 16.7 Mflops/s/mW，无线带宽减少了 97%，我们在流式传输中实现了 3.6 µJ/样本，在板载处理模式下实现了 2.2 µJ/样本，功率预算仅为 18.2 mW，运行时间为 15 小时。关键词——可穿戴 EEG、可穿戴医疗保健、超低功耗设计、嵌入式系统。
分子自旋量子处理器的蓝图
通用量子处理器的实施仍然构成与错误缓解和校正有关的基本问题，该问题要求对主流的平台和计算方案进行调查。通过使用多层次逻辑单元（QUDIT），可以通过分子旋转自然产生。在这里，我们介绍了由单个分子纳米磁体组成的分子自旋量子处理器的蓝图，用作Qudits，放置在适合这些分子的大小和相互作用的超导谐振器中，以实现强大的单个旋转旋转对角度旋转。我们展示了如何在这样的平台中实现一套通用的门，并读取了最终的Qudit状态。单数一个单位（潜在地嵌入多个量子位）是通过快速的经典驱动器实现的，而引入了替代方案，以通过谐振光子交换获得两倍的门。后者与分散方法进行了比较，总体上是一个显着的改进。通过对门序列（例如Deutsch-Josza和量子仿真算法）进行现实的数值模拟来评估平台的性能。非常好的结果证明了向通用量子处理器的分子途径的可行性。
Cochlear™OSIA®2声音处理器套件用户手册
应像其他任何电子设备一样根据需要更换电池。电池寿命根据您的植入物类型，覆盖植入物的皮肤厚度以及每天使用的程序而变化。您的声音处理器旨在为大多数用户提供使用锌空气电池时的一整天电池寿命。将其从头部（〜30秒）中删除后，它将自动进入睡眠模式。再次附加时，它将在几秒钟内自动再次打开。由于睡眠模式仍然会消耗一些功率，因此不使用时应关闭设备。
凸的混合量子处理器上非平衡稳态的优化
1新加坡国立大学量子技术中心，新加坡3科学驱动器2，新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心，NIST/马里兰州，马里兰州，马里兰州大学公园，20742，美国20742，美国3美国高性能计算研究所（IHPC）16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798，新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买，孟买，孟买400076，印度8量子信息卓越中心，计算，科学和技术卓越中心，印度孟买孟买，孟买，印度400076
可编程超导处理器上的二元量子算法
使用量子三级系统或量子三元组作为基本单位来处理量子信息是当代基于量子比特的架构的替代方案，具有提供显著计算优势的潜力。我们利用两个 transmon 的第三能量本征态展示了一个完全可编程的二元组量子处理器。我们开发了一个参数耦合器，以在九维希尔伯特空间中实现出色的连接性，从而实现二元组门的高效实现。我们通过实现 Deutsch-Jozsa、Bernstein-Vazirani 和 Grover 搜索等几种算法来描述我们的处理器。我们的硬件高效协议使我们能够证明 Grover 放大的两个阶段可以提高具有量子优势的非结构化搜索的成功率。我们的研究结果为使用 transmon 作为通用量子计算机的构建块来构建完全可编程的三元量子处理器铺平了道路。