4Gb/s CMOS 全差分模拟双延迟锁定环时钟/数据恢复电路 Zhiwei Mao 和 Ted H. Szymanski 光网络研究组,ECE 系麦克马斯特大学,安大略省汉密尔顿,加拿大 L8S 4K1 摘要 提出了一种 4Gb/s 功率和面积高效的时钟/数据恢复 (CDR) 电路。采用全差分设计来抑制任何共模噪声并显著降低电源/地弹。模拟双延迟锁定环 (DLL) 架构将时钟采样边沿持续对齐到输入数据眼图张开的中心。自校正功能可避免传统 DLL 的相位捕获范围限制。原型电路采用 0.18um CMOS 技术实现。 CDR 采用 0.18µm CMOS 技术,占用 200 x 320 2 um 的小面积,在 2V 电源下功耗仅为 27mW。1. 简介随着 VLSI 系统的速度性能迅速提高,近年来小型低功耗高速 I/O 接口得到了广泛的研究。延迟锁定环 (DLL) 和锁相环 (PLL) 均可用于 CDR 电路以消除时钟/数据偏差并改善整体系统时序。在有参考时钟的情况下,通常使用 DLL,因为与 PLL 相比,DLL 不会累积相位误差。此外,DLL 通常具有更简单的设计并且本质上很稳定。传统 DLL 的缺点是其有限的相位捕获范围和输入时钟抖动传播。此外,数字 DLL [1] 不可避免地存在量化误差,并且通常需要更大的面积和功耗,而模拟 DLL 设计 [2] 被指责对噪声更敏感。本文提出了一种新型 CMOS CDR 电路,该电路采用全差分结构来降低对共模噪声的敏感性,并应用模拟双 DLL 来实现连续相位对齐和稳健的数据恢复。CDR 核心电路在 4Gb/s 的数据速率下消耗面积小、功耗低。本文安排如下:第 2 节介绍 CDR 架构,第 3 节讨论在 0.18um CMOS 技术中原型实现该架构的电路设计问题,第 4 节展示原型芯片实现和仿真结果,第 5 节总结本文。
时间倒转对称性的kagome超导性作者:汉宾·邓(Hanbin Deng)1 *,朱wei liu 1 *,Z。Guguchia2 *,Tianyu Yang 1 *,Jinjin liu 3,4 * Frédéric Bourdarot 9 , Xiao-Yu Yan 1 , Hailang Qin 7 , C. Mielke III 2 , R. Khasanov 2 , H. Luetkens 2 , Xianxin Wu 10 , Guoqing Chang 6 , Jianpeng Liu 11 , Morten Holm Christensen 12 , Andreas Kreisel 12 , Brian Møller Andersen 12 , Wen Huang 13 , Yue Zhao 1 ,Philippe Bourges 8,Yugui Yao 3,4,Pengcheng Dai 5,Jia-Xin Yin 1,7†隶属关系:1 Southern科学技术大学物理系,中国广东,深圳。2个宇宙旋转光谱实验室,保罗·施雷尔学院(CH-5232),瑞士维利根PSI。3量子物理中心,高级光电量子体系结构和测量(MOE)的主要实验室(MOE),北京理工学院,中国北京理工学院物理学院。4北京纳米植物和超细光电系统的北京关键实验室,中国北京理工学院。5美国休斯敦莱斯大学物理与天文学系77005,美国。6物理学和应用物理学,新加坡Nanyang Technological University的物理和数学科学学院,新加坡637371。7广东港量子科学中心大湾大湾地区(广东),中国深圳。8帕里斯 - 萨克莱大学,CNRS-CEA,LaboratoireLéonBrillouin,91191,法国Gif Sur Yvette,法国。9UniversitéGrenoble Alpes,CEA,INAC,MEM MDN,F-38000 Grenoble,法国。*这些作者为这项工作做出了同样的贡献。10理论物理学的CAS关键实验室,理论物理研究所,中国科学院,中国北京。11上海大学物理科学技术学院,上海2011年,中国。12尼尔斯·博尔研究所,哥本哈根大学,丹麦哥本哈根DK-2200。13深圳量子科学与工程研究所,南方科学技术大学,深圳518055,中国广东。 †相应的作者。 电子邮件:zhiweiwang@bit.edu.cn; yinjx@sustech.edu.cn超导性和磁性是拮抗量子物质,而在沮丧的局限性系统中,它们长期以来一直在考虑它们的交织。 在这项工作中,我们利用扫描隧道显微镜和MUON旋转共振来发现Kagome Metal CS(V,TA)3 SB 5中的时间反转对称性超导性,在其中Cooper配对表现出磁性磁性,并由其调节。 在磁道通道中,我们观察到完全差距超导状态下的自发内部磁性。 在反磁场的扰动下,我们检测到Bogoliubov Quasi粒子在圆形载体上的时间反转不对称干扰。 在该矢量中,配对差距自发调节,这与在点矢量处发生的成对密度波不同,并且与时间反向对称性破坏的理论提议一致。 内部磁性,Bogoliubov准颗粒和配对调制之间的相关性为时间反向对称性的Kagome超导性提供了一系列实验线索。13深圳量子科学与工程研究所,南方科学技术大学,深圳518055,中国广东。†相应的作者。电子邮件:zhiweiwang@bit.edu.cn; yinjx@sustech.edu.cn超导性和磁性是拮抗量子物质,而在沮丧的局限性系统中,它们长期以来一直在考虑它们的交织。 在这项工作中,我们利用扫描隧道显微镜和MUON旋转共振来发现Kagome Metal CS(V,TA)3 SB 5中的时间反转对称性超导性,在其中Cooper配对表现出磁性磁性,并由其调节。 在磁道通道中,我们观察到完全差距超导状态下的自发内部磁性。 在反磁场的扰动下,我们检测到Bogoliubov Quasi粒子在圆形载体上的时间反转不对称干扰。 在该矢量中,配对差距自发调节,这与在点矢量处发生的成对密度波不同,并且与时间反向对称性破坏的理论提议一致。 内部磁性,Bogoliubov准颗粒和配对调制之间的相关性为时间反向对称性的Kagome超导性提供了一系列实验线索。电子邮件:zhiweiwang@bit.edu.cn; yinjx@sustech.edu.cn超导性和磁性是拮抗量子物质,而在沮丧的局限性系统中,它们长期以来一直在考虑它们的交织。在这项工作中,我们利用扫描隧道显微镜和MUON旋转共振来发现Kagome Metal CS(V,TA)3 SB 5中的时间反转对称性超导性,在其中Cooper配对表现出磁性磁性,并由其调节。在磁道通道中,我们观察到完全差距超导状态下的自发内部磁性。在反磁场的扰动下,我们检测到Bogoliubov Quasi粒子在圆形载体上的时间反转不对称干扰。在该矢量中,配对差距自发调节,这与在点矢量处发生的成对密度波不同,并且与时间反向对称性破坏的理论提议一致。内部磁性,Bogoliubov准颗粒和配对调制之间的相关性为时间反向对称性的Kagome超导性提供了一系列实验线索。
Preclinical characterization of BGB-43395, a potential best-in-class CDK4 selective inhibitor with potent pharmacodynamic and anti-tumor activity in HR+HER2- breast cancer models Authors: Hengrui Zhu, Hanzi Sun, Wenqing Xu, Jing Li, Xiaoxin Liu, Tingting Zhang, Xudong Luan, Jing Wang, Ying Ma, Mingchao Kang, Shuran Li, Yilu Zhang, Chi Guan, Xin Li, Jingjing Meng, Jiyuan Zhang, Yao Yao, Zhirong Shen, Xiaomin Song, Fan Wang, Sean Lin, Yu Shen, Zhiwei Wang, Xuesong Liu, Lai Wang, Ye Liu* ABSTRACT Cyclin-dependent kinase (CDK) 4/6抑制剂(Palbociclib,Ribociclib和Abemaciclib)与内分泌疗法结合使用已成为转移性激素受体阳性,HER2阴性乳腺癌(HR+HER2-BC)患者的护理标准。但是,HR+HER2-BC主要取决于CDK4,而双重CDK4/6抑制剂抑制CDK6通常会导致限制剂量的中性粒细胞减少剂,这需要治疗节日或剂量减少,从而限制了CDK4抑制作用。因此,开发了CDK4选择性抑制剂BGB-43395通过避免CDK6来减少中性粒细胞减少,从而最大程度地提高CDK4抑制作用,以进一步改善临床好处。BGB-43395是一种高度有效的CDK4激酶抑制剂,在生化水平上,对CDK6和其他CDK家族激酶具有很高的选择性。此外,BGB-43395还表现出了针对其他200个激酶的小组的极高选择性。这些特性在非临床毒性研究中转化为理想的毒性,其中BGB-43395的耐受性很好,而没有中性粒细胞减少和胃肠道毒性问题。通过人类乳腺癌细胞系中的RB1磷酸化抑制,BGB-43395的效力进一步确定。与认可的CDK4/(6)抑制剂(Palbociclib,Ribociclib和Abemaciclib)和研究性CDK4 CDK4抑制剂PF-07220060相比,在生化测定中,BGB-43395对CDK4表现出优异的激酶抑制作用。与PF-072220060和批准的CDK4/6抑制剂相比,BGB-43395在CDK4依赖性的HR+HER2- BC细胞系中显示出对RB1磷酸化(PRB1-S780)的有效抑制作用。结果,BGB-43395在HR+HER2-BC细胞系以及包括前列腺,卵巢,子宫内膜和肺癌在内的其他癌细胞系中显示出更大的抗增殖活性。在CDK4依赖性肿瘤模型中进一步评估了BGB-43395的体内药效学和抗肿瘤活性。BGB-43395单药治疗表现出以MCL JEKO1和HR+HER2-MCF7小鼠异种移植肿瘤的剂量依赖性方式表现出重大抑制Rb1磷酸化。BGB-43395单药治疗在JEKO1异种移植模型中,临床相关剂量的肿瘤抑制作用比palbociclib具有更大的肿瘤抑制作用。BGB-43395与氟夫剂结合使用,与palbociclib相比,在HR+HER2-MCF7异种移植模型中,肿瘤生长抑制更大。总而言之,BGB-43395是一种潜在的一流CDK4抑制剂,对CDK6和其他激酶具有很高的效力和选择性,为实现HR+HER2-乳腺癌和其他CDK4依赖性依赖的HR+HER2-乳腺癌和其他CDK4抑制提供了机会,从而提供了实现高靶向CDK4抑制作用的机会。BGB-43395目前正在作为单一疗法进行临床研究,或与转移性HR+HER2- BC和其他晚期实体瘤患者的内分泌疗法(NCT06120283)相结合。
参考文献:[1] Lee, Yong Seuk 等人。“全膝关节置换术中运动校准是机械校准的一种可能替代方案。”膝关节外科、运动创伤学、关节镜 25 (2017): 3467-3479。[2] Courtney, P. Maxwell 和 Gwo-Chin Lee。“初次全膝关节置换术中运动校准的早期结果:文献荟萃分析。”关节成形术杂志 32.6 (2017): 2028-2032。[3] Blakeney, William 等人。“全膝关节置换术中的运动校准比机械校准更能再现正常步态。”膝关节外科、运动创伤学、关节镜 27 (2019): 1410-1417。 [4] Rosa, Sergio Barroso、Kaushik Hazratwala 和 Matthew PR Wilkinson。“关节炎膝关节滑车冠状面排列与目前可用的假体不匹配:对 4116 个膝关节和 45 种植入物设计的形态学分析。”《膝关节外科、运动创伤学和关节镜》31.8 (2023):3116-3123。[5] 王志伟等人。“在运动学排列的全膝关节置换术中,外侧滑车切除术的覆盖不足与胫股骨排列参数相关:一项回顾性临床研究。”《BMC 肌肉骨骼疾病》22.1 (2021):1-9。[6] Jeremić, Dragan V. 等人。 “运动学与机械校准全膝关节置换术(带内侧枢轴部件)的短期随访:病例对照研究。”《骨科与创伤学:外科与研究》106.5(2020 年):921-927。[7] Ziv, Yaron Bar 等人。“接受分期双侧膝关节置换术的患者对其运动校准膝关节的认知度低于对其机械膝关节的认知度。”《骨科杂志》23(2021 年):155-159。[8] Scott, David F. 和 Celeste G. Gray。“与植入运动校准装置的后稳定全膝关节相比,内侧稳定全膝关节的效果更好。”《关节成形术杂志》37.8(2022 年):S852-S858 [9] Scott, David F. 和 Amy A. Hellie。 “植入运动学校准的全膝关节置换术的中屈曲、前后稳定性:后稳定和内侧稳定植入物的随机定量放射学松弛度研究。” JBJS 105.1 (2023): 9-19。[10] JONES, Brett K.;CARLSON, Brian J.;SCOTT, David F. 内侧稳定与单桡骨全膝关节置换术相比,运动学校准的屈曲度更好,早期恢复更好:两年临床结果。膝关节,2023,43: 217-223 [11] Scott, G.,等人。“全膝关节置换术能否同时不受旋转限制和前后稳定?:脉冲荧光透视研究。”骨与关节研究 5.3 (2016): 80-86。 [12] Morra EA、Greenwald AS,《GMK-Sphere 全膝关节设计在站立至下蹲活动中的运动学性能模拟》,2013 年研究报告。[13] Steinbrück、Arnd 等人,《全膝关节置换术后股骨胫骨运动学和负荷模式:后稳定设计与内侧稳定设计的体外比较。”临床生物力学 33(2016 年):42-48。[14] Schütz、Pascal 等人,“GMK 球体植入物在步态活动过程中的运动学评估:动态视频荧光透视研究。”骨科研究杂志® 37.11(2019 年):2337-2347。[15] Hossain F 等人,“内侧顺应球窝胫股关节的膝关节置换术可提供更好的功能”,临床骨科研究。2011 年 1 月;469(1):55-63。[16] Banks S 等人,“内侧顺应和旋转不受约束的 TKA 设计的体内运动学”,国际技术协会第 27 届年会讲稿Arthroplasty,日本京都,2014 年 9 月 25-27 日。[17] Pritchett JW,“患者更喜欢双十字韧带保留或内侧枢轴全膝关节假体”,《关节成形术杂志》,2011 年。[18] Dowsey, Michelle M. 等人,“一项比较内侧稳定全膝关节假体与十字韧带保留和后稳定设计的随机对照试验:全膝关节置换术后临床和功能结果报告。”《关节成形术杂志》35.6(2020 年):1583-1590。[19] 存档数据:Medacta。
33.2 一款低于 1 µ J/级的集成思维意象与控制 SoC,适用于 VR/MR 应用,具有师生 CNN 和通用指令集架构 Zhiwei Zhong*、Yijie Wei*、Lance Christopher Go、Jie Gu 西北大学,伊利诺伊州埃文斯顿 * 同等署名作者 (ECA) 虚拟现实 (VR) 和混合现实 (MR) 系统,例如 Meta Quest 和 Apple Vision Pro,最近在消费电子产品中引起了极大的兴趣,在游戏、社交网络、劳动力援助、在线购物等元宇宙中掀起了新一波发展浪潮。AI 计算和多模块人类活动跟踪和控制方面的强大技术创新已经产生了身临其境的虚拟现实用户体验。然而,大多数现有的 VR 耳机仅依靠传统的操纵杆或基于摄像头的用户手势进行输入控制和人体跟踪,缺少一个重要的信息来源,即大脑活动。因此,人们对将脑机接口 (BMI) 整合到 VR/MR 系统中以供消费者和临床应用的兴趣日益浓厚 [1]。如图 33.2.1 所示,现有的集成 EEG 通道的 VR/MR 系统通常由 VR 耳机、16/32 通道 EEG 帽、神经记录模拟前端和用于信号分类的 PC 组成。此类系统的主要缺点包括:(1)佩戴麻烦且用户外观不佳,(2)缺乏低延迟操作的现场计算支持,(3)无法根据大脑活动进行实时思维意象控制和反馈,(4)由于 AI 分类导致的功耗高。为了克服这些挑战,这项工作引入了一种思维意象设备,该设备集成到现有的 VR 耳机中,而无需为 VR/MR 系统的思维控制 BMI 增加额外的佩戴负担。本研究的贡献包括:(1)支持 VR/MR 系统现场心智意象控制的 SoC,(2)与现有 VR 耳机无缝集成并优化 EEG 通道选择,以提高用户接受度和体验,(3)具有灵活数据流的通用指令集架构 (ISA),支持广泛的心智意象操作,(4)混淆矩阵引导的师生 CNN 方案,可在 AI 操作期间节省电量,(5)EEG 信号的稀疏性增强以降低能耗。制造了 65nm SoC 测试芯片,并在各种基于心智意象的 VR 控制上进行了现场演示。虽然先前的研究涉及基于 EEG 的癫痫检测或类似的生物医学应用 [2-6],但本研究专注于 VR/MR 环境中的新兴 BMI。得益于低功耗特性和设计的系统级优化,SoC 的数字核心在计算密集型 CNN 操作中实现了 <1μJ/类的能耗。图 33.2.2 显示了 EEG 通道选择和集成到 Meta Quest 2 VR 耳机中,在准确性和用户便利性之间进行了权衡。为了支持各种思维意象任务,8 个 EEG 通道 T3、T5、O1、O2、T6、T4、PZ、和 CZ 被选中并巧妙地融入头带以保持用户的美感。不同的心理任务会激活八个选定通道的子集,例如用于心理意象的 T3/T5/CZ/T4/T6、用于情感(例如情绪)监测的 T5/CZ 或用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 O1/O2/PZ。通道的减少导致三个主要任务的平均准确率略有下降(从 90.4% 下降到 85.2%),但显着提高了用户体验和可用性。带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极用于通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。多达 16 个可编程通道的 AFE 用于信号采集和数字化。 AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制,以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机,以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3],但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA,用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务,例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等)也集成到 ISA 中,以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行,例如,Conv 层的权重固定,或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同,此设计有意移除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降(从 90.4% 降至 85.2%),但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制,以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机,以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3],但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务,例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等)也集成到 ISA 中,以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行,例如,Conv 层的权重固定,或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同,此设计有意消除了大部分或 O1/O2/PZ 用于稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。通道数的减少导致三个主要任务的平均准确度略有下降(从 90.4% 降至 85.2%),但显著提高了用户体验和可用性。使用带有生理盐水的商用 Hydro-link 电极通过头带上的预切孔捕获 EEG 信号。图 33.2.2 还显示了完全集成 SoC 的顶层图。最多 16 个可编程 AFE 通道用于信号采集和数字化。AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72dB 和带宽为 0.05 至 400Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128Hz 至 10kHz 的 8b SAR ADC。集成 AI 操作的数字核心包括 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制,以支持一系列思维想象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机,以控制 VR 场景。虽然大多数现有工作仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3],但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维想象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的用于数据流控制、模型配置、通道选择等的通用 ISA。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务,例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有高硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等)也集成到 ISA 中,以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行,例如,Conv 层的权重固定,或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统收缩阵列不同,此设计有意消除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制,以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机,以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3],但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA,用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务,例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等)也集成到 ISA 中,以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行,例如,Conv 层的权重固定,或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同,此设计有意移除了大部分AFE 的每个通道包括一个增益为 45 至 72 dB、带宽为 0.05 至 400 Hz 的两级斩波放大器、一个转折频率为 60 Hz 的低通滤波器和一个工作频率为 128 Hz 至 10 kHz 的 8b SAR ADC。用于集成 AI 操作的数字核心包括一个 8×10 处理单元 (PE) 阵列、控制逻辑和相关存储库。带有专门开发的 ISA 的指令存储器为芯片的操作提供全局控制,以支持一系列思维意象任务。实时分类的大脑状态和思维控制命令通过外部蓝牙模块传输到 VR 耳机,以控制 VR 场景。虽然大多数现有研究仅关注固定数据流 [4] 和 CNN 模型 [2,3],但需要高度灵活的计算架构来支持各种思维意象任务。图 33.2.3 显示了专门开发的通用 ISA,用于数据流控制、模型配置、通道选择等。128b 的超宽 ISA 命令用于监督各种计算任务,例如 IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏性设置等)也集成到 ISA 中,以便高效地调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作可以通过在不同数据流中重复使用相同的 PE 阵列来执行,例如,Conv 层的权重固定,或 FC 层和 DFT 的输出固定。与使用大量流水线触发器的传统脉动阵列不同,此设计有意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等)也集成到 ISA 中,以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作,例如,Conv 层的权重平稳,或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同,该设计特意移除了大部分IIR 滤波器、卷积 (Conv) 层、离散傅里叶变换 (DFT) 和全连接 (FC) 层,具有很高的硬件效率。为了支持不断变化的 AI 模型,每个子任务的配置(例如内核数量、层数、分支目标地址 (BTA)、稀疏度设置等)也集成到 ISA 中,以便高效调度和执行不同的任务。图 33.2.3 还显示了数字神经处理器的详细架构。8×10 PE 阵列可以灵活地按行或列打开或关闭。可以通过在不同数据流中重用相同的 PE 阵列来专门执行 CNN、FC、DFT 和 IIR 滤波操作,例如,Conv 层的权重平稳,或 FC 层和 DFT 的输出平稳。与传统的脉动阵列不同,该设计特意移除了大部分