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GLSVLSI 2025
● VLSI 电路和设计：ASIC 和 FPGA 设计、微处理器/微架构、嵌入式处理器、高速/低功耗电路、模拟/数字/混合信号系统、NoC、SoC、物联网、互连、存储器、仿生和神经形态电路和系统、BioMEM、片上实验室、生物传感器、生物和生物医学系统的 CAD 工具、植入式和可穿戴设备、VLSI 设计和优化的机器学习●物联网和智能系统：物联网和智能系统的电路、计算、处理和设计，如智慧城市、智能医疗、智能交通、智能电网等；信息物理系统、边缘计算、物联网机器学习、TinyML。 ● 计算机辅助设计 (CAD)：硬件/软件协同设计、高级综合、逻辑综合、仿真和形式验证、布局、可制造设计、算法和复杂性分析、物理设计（布局、布线、CTS）、静态时序分析、信号和电源完整性、CAD 和 EDA 设计的机器学习。● 测试、可靠性、容错：数字/模拟/混合信号测试、可靠性、稳健性、静态/动态缺陷和故障可恢复性、变化感知设计、学习辅助测试。● 新兴计算和后 CMOS 技术：纳米技术、量子计算、近似和随机计算、传感器和传感器网络、后 CMOS VLSI。● 硬件安全：可信 IC、IP 保护、硬件安全原语、逆向工程、硬件木马、侧信道分析、CPS/IoT 安全、硬件安全的机器学习。 ● 机器学习和人工智能的 VLSI：机器学习的硬件加速器、深度学习的新架构、脑启发计算、大数据计算、强化学习、物联网 (IoT) 设备的云计算。微电子系统教育研讨会：为期一天的联合研讨会将涵盖以下主题：使用 ASIC、FPGA、多核、GPU、TPU 等各种技术的教学创新、包括新课程和实验室在内的教育技术、评估方法、远程学习、教科书和设计项目、行业和学术合作计划和教学。
SVLO-ST 激光辐照检测系统，带有...
- 确定水平平面中激光源的方向 - （30±5）°。- 带有Plo st Laser探测器输入窗口的激光脉冲的辐照范围 - 从3·10 -9 J/cm 2到3·10 -5 J/cm 2。- 打开 - 1 s后SVLO-St系统的热身时间。 - 工作温度范围 - 从减去40°到 + 60°。- 在税务模式下24 V的标称电压下的功耗不超过5 W，在手榴弹射击模式下 - 不超过120 W-尺寸：PLO ST - 最大Ø220×160 mm指示和控制面板PU - 最大160×160×130×70mm启动器 - 最大最大280 mm
GLSVLSI 2024
论文出版和演讲者注册：论文将被接受在研讨会上进行常规或海报展示。每篇被接受的论文在提交照相排版论文时都必须至少有一位作者在研讨会上注册；至少有一位作者也应出席研讨会并发表论文。通过将您的文章提交给 ACM 出版物，您特此承认您和您的合著者必须遵守所有 ACM 出版政策，包括 ACM 关于涉及人类参与者和受试者的研究的新出版政策。ACM 将调查涉嫌违反此政策或任何 ACM 出版政策的行为，并可能导致您的论文被完全撤回，此外还可能根据 ACM 出版政策受到其他处罚。
什么是特殊受害者联络 (SVL)？
SVL 是 OSTC 28 个实地办事处内指派的文职人员，负责与受害者建立和维持开放且一致的沟通渠道。SVL 拥有专业知识，可帮助受害者应对军事司法程序并维护当地资源网络，以确保满足受害者的需求。
glsvlsi 2024
●VLSI电路和设计：ASIC和FPGA设计，微处理器/微观构造，嵌入式处理器，高速/低功率电路，模拟/数字/混合信号系统，NOC，SOC，SOC，SOC，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，IOT，互连，记忆，生物启动和神经循环循环和系统循环，循环循环和系统，循环循环和系统循环，以及系统循环，循环和系统循环，以及循环循环，以及循环循环，以及循环循环循环和系统综合，生物传感器，生物学和生物医学系统的CAD工具，可植入和可穿戴设备，用于VLSI设计和优化的机器学习●IoT和智能系统：物联网的电路，计算，处理和设计以及智能城市，智能城市，智能医疗保健，智能运输，智能Grid>>;网络物理系统，边缘计算，物联网的机器学习，tinyml。●计算机辅助设计（CAD）：硬件/软件共同设计，高级合成，逻辑合成，仿真和正式验证，布局，制造，算法和复杂性分析，物理设计（位置，路线，CTS），静态时间和电源分析，信号和电源的稳定性，信号和电源，用于CAD和EDA设计。●测试，可靠性，容错：数字/模拟/混合信号测试，可靠性，鲁棒性，静态/动态缺陷和故障可追溯性，变异感知设计，学习辅助测试。●新兴计算和频率后技术：纳米技术，量子计算，近似和随机计算，传感器和传感器网络，CMOS后VLSI。●硬件安全性：可信赖的IC，IP保护，硬件安全原始图，逆向工程，硬件木马，侧通道分析，CPS/IOT安全性，用于HW Security的机器学习。●用于机器学习和人工智能的VLSI：用于机器学习的硬件加速器，用于深度学习的新型体系结构，脑力启发的计算，大数据计算，强化学习，云计算的云计算（IOT）设备。●微电体系统教育：使用ASIC，FPGA，Multicore，GPU，TPU等多种技术的教学创新，包括新课程和实验室，评估方法，远程学习，教科书，教科书，行业和学术项目，工业和学术协作计划和教学的教育技术。
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。