XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSCRATCHPAD
人工智能引擎加速人工智能时代
BFLOAT16 — 128 INT8 128 256 INT4 — 512 块本地数据存储器 32 KB 64 KB AIE 阵列互连 B/W 1X 1X 压缩和稀疏性 否 是 暂存器片上存储器 PL uRAM AIE 存储器（512KB/块）
Xilinx AI 边缘处理器
BFLOAT16 — 128 INT8 128 256 INT4 — 512 块本地数据存储器 32 KB 64KB AIE 阵列互连 B/W 1X 1X 压缩和稀疏性 否 是 暂存器片上存储器 PL uRAM AIE 存储器（512KB/块）
火箭弹！ X-Treme
额外的火箭！x-treme，用户避免了额外的击键，随着时间的流逝，这些击键可以归结为生产力损失。因为火箭弹额外！X-Treme与Microsoft Office集成在一起，用户可以通过Rocket®AutoComplete*，Rocket®AutoExpand*，Rocket®Spell®SpellCheck*，Rocket®Scratch®ScratchPad*，最近的打字和屏幕历史记录，更快地完成重复动作。现在，他们甚至可以打印屏幕历史记录，在刮擦板中个性化字体，然后更容易地复制文本。
HyperRAM™作为嵌入式系统的低针计膨胀内存
通常，MCU被设计为具有足够的芯片内存以满足目标应用程序的需求。较大的MCU可能具有更多的处理能力，并且相应的片上SRAM或视频RAM可以运行更强大的算法并处理大量数据。相反，较小的MCU将带有较小的芯片内存。如果需要其他RAM，设计人员将使用外部RAM来补充系统，以充当扩展内存。人机界面（HMIS）可能需要大量的缓冲存储器来渲染图形。压缩技术有时用于在数据传输过程中克服此问题，以减少本地存储要求或系统带宽要求。这意味着将这些文件解压缩可能需要大量的刮擦记忆。在显示器上渲染这些高分辨率图像也需要额外的内存来缓冲图像。大
SITARA™AM62X基准（修订版B）
Industrial subsystem: • 2× Gigabit Industrial Communication Subsystems (PRU_ICSSG) – Optional support for Profinet IRT, Profinet RT, EtherNet/IP, EtherCAT, Time-Sensitive Networking (TSN), and other Networking Protocols – Backwards compatibility with 10/100Mb PRU- ICSS – Each PRU_ICSSG contains: • 3× PRU RISC Cores per Slice (2× Slice per PRU_ICSSG) – PRU General Use core (PRU) – PRU Real-Time Unit core (PRU-RTU) – PRU Transmit core (PRU-TX) • Each PRU core supports the following features: – Instruction RAM with ECC – Broadside RAM – Multiplier with optional accumulator (MAC) – CRC16/32 hardware accelerator – Byte swap for Big/Little Endian conversion – SUM32 hardware accelerator for UDP checksum – Task Manager for preemption support • Up to 2× Ethernet ports – RGMII (10/100/1000) – MII (10/100) • Three Data RAMs with ECC • 8 banks of 30 × 32-bit register scratchpad memory • Interrupt controller and task manager • 2× 64-bit Industrial Ethernet Peripherals (IEPs) for time stamping and其他时间同步函数•18×Sigma-Delta滤波器模块（SDFM）接口 - 短路逻辑 - 过度电流逻辑•6×多协议位置编码器界面•1×增强捕获模块（ECAP）•16550-Compatible UART - 专用UART - 专用的192mhz时钟，支持122mbps Prifib pricibus
注意差距：张量算法的可实现数据运动和操作强度界限
摘要 - 建筑设计空间探索（或DSE）过程（无论是手动还是自动化），从事先了解感兴趣的指标的限制中很大程度上是有益的。数据流动由于对性能和能源效率的影响增加而迅速成为DSE的关键指标。不幸的是，数据移动的常用算法最小值（或“强制性错过”）极限非常松散，从而限制了其在设计空间搜索中的效用。在本文中，我们提出了一种量子算法来计算数据运动限制（或边界）的方法。与算法最小限制不同，Orojenesis理解了重用和缓冲区（例如缓存或SCRATCHPAD）的能力，以利用重复使用以减少数据移动。orijenesis提供了一个结合，即在不同的芯片缓冲区容量限制下不可能超过数据流或映射，包括映射将一系列张量操作融合以利用生产者 - 消费者的重复使用。orijenesis产生的图显示了缓冲区大小与较低的数据运动限制到内存层次结构中下一个级别的限制。此图被称为滑雪坡度图，允许设计师能够对工作负载的行为获得关键的见解，这是存储容量的函数。此分析可以在进行彻底的设计空间搜索之前为早期的高级设计决策提供信息。我们使用牙本质来分析一组有价值的张量算法，包括大语言模型（LLMS）中的批处理和分组矩阵乘法，卷积和操作序列。我们的分析揭示了一系列的建筑见解，包括可实现的数据移动可以是高度高于算法的最低限度的命令，即SRAM和计算资源提供最佳吞吐量之间的最佳位置，并且可以减少5.6倍数据移动，并与320毫米buffer lll一起融合。
Ayoosh Bansal
研究生研究助理2017年8月 - 2024年8月•领导多个研究项目，架构系统解决方案，以增强功能安全性，增强系统安全性以及在网络物理和实时系统系统中提高临时可预测性，重点介绍自动层面和空中汽车。在这里链接了一个介绍研究成就。•通过开发感知单纯形式，在自动型地面车辆中可验证的感知安全性，这是一种系统体系结构，可在操作设计域内促进可验证的障碍物检测和确定性碰撞避免。使用开放式工业模拟框架对安全保证进行了分析和验证。•适应了通风的感知，同时通过紧密整合低级别的控制以动态确认系统的控制功能，而不是假定静态最差的壳，从而改善了其性能。•认识到缺乏上下文意识的指标用于自动驾驶中的对象检测，创建了风险排名召回。该度量差异基于对象的安全性影响。•tobringsecurityAuditingToreal -Timesystems，创建了省略号。在省点的themerentherentpresplicational -timeApplications，Ellipsis优化了实时应用程序的Linux审核。省略号几乎消除了典型操作期间审核事件损失的可能性，并在保留安全性信息的同时大大减少了审核数据量（> 90％）。•引入了一种新的内存类型，内部不可访问，外部可缓存，授权实时应用程序绕过高速缓存相干机制并减轻内存访问延迟可变性，可选择性地用于共享数据，对私人数据没有影响。在Linux内核和GEM5模拟器上引起的原型降低了52％的最差延迟，对性能的影响可忽略不计。•在处理器内核和硬件加速器之间设计了一个基于刮擦板的合作执行模型，在支持灵活的功能的同时，实现了与整体固定功能硬件加速器的类似能量和延迟效率。•帮助设计了针对实际应用程序的安全意识的任务计划，从而最大程度地减少了基于后计划的基于后计划对实时系统的影响。•有助于开发用于对象检测神经网络的输入优先级方案，从而克服了此类解决方案固有的优先级反转。
Ayoosh Bansal
博士后研究助理2024年10月 - 目前•设计协同的单纯形系统体系结构，利用安全性和关键任务元素之间的合作来增强自主地面和航空车的安全性和性能。•作为合作努力的一部分，包括来自NASA的工业合作伙伴，设计和开发Airtaxisim，这是一种逼真的软件 - 自动乘坐出租车的环境模拟框架。研究生研究助理2017年8月 - 2024年8月•领导多个研究项目，架构系统解决方案，以增强功能安全性，增强系统安全性以及在网络物理和实时系统系统中提高临时可预测性，重点介绍自动层面和空中汽车。•引入了一种新的内存类型，内部不可访问，外部可缓存，授权实时应用程序绕过高速缓存相干机制并减轻内存访问延迟可变性，可选择性地用于共享数据，对私人数据没有影响。在Linux内核和GEM5模拟器上引起的原型降低了52％的最差延迟，对性能的影响可忽略不计。•在处理器内核和硬件加速器之间设计了一个基于刮擦板的合作执行模型，在支持灵活的功能的同时，实现了与整体固定功能硬件加速器的类似能量和延迟效率。•通过开发感知单纯形式，在自动型地面车辆中可验证的感知安全性，这是一种系统体系结构，可在操作设计域内促进可验证的障碍物检测和确定性碰撞避免。使用开放式工业模拟框架对安全保证进行了分析和验证。•适应了通风的感知，同时通过紧密整合低级别的控制以动态确认系统的控制功能，而不是假定静态最差的壳，从而改善了其性能。•认识到缺乏上下文意识的指标用于自动驾驶中的对象检测，创建了风险排名召回。该度量差异基于对象的潜在安全性影响。•tobringsecurityAuditingToreal -Timesystems，创建了省略号。在省点的themerentherentpresplicational -timeApplications，Ellipsis优化了实时应用程序的Linux审核。省略号几乎消除了典型操作期间审核事件损失的可能性，并在保留安全性信息的同时大大减少了审核数据量（> 90％）。•帮助开发了一个用于对象检测神经网络的输入优先级方案，该方案克服了固有的优先倒置和对实时应用程序的安全意识任务计划，从而最大程度地降低了基于后期计划的攻击类的影响。