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具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测
带宽超过 100 GHz 的氮化硅高速光电二极管
从长途光纤链路到短距离无线网络，数字通信系统越来越依赖于光子集成电路。然而，对更高带宽的追求正在将当前的解决方案推向极限。硅光子平台因其可扩展性和成本效益而备受赞誉，它依赖于诸如硅上 III-V 族元素异质外延[ 3 ]或在 SOI 波导上放置锗鳍片[ 1 ]等解决方案，以实现超高速应用。在所有硅光子技术中，氮化硅 (SiN) 材料平台具有一些独特的优势：它们提供非常低损耗的波导，由于非常高 Q 值的谐振器而具有非常好的滤波器，并且由于没有双光子吸收（与硅相比），因此可以处理非常高的功率。然而在 SiN 上，无法直接生长。一种可能的解决方案是将 III-V 族元素晶圆键合到 SiN 波导上[ 2 ]。在这项工作中，我们提出了一种多功能且可扩展的方法，通过微转印（µTP）单行载流子（UTC）光电二极管在 SiN 上创建波导耦合光电探测器。
抛物面介质反射器，用于宽带宽的极端片上光斑尺寸转换
光斑转换器是实现不同尺寸波导间光高效耦合的关键。虽然绝热锥形非常适合小尺寸差异，但当扩展因子达到 × 100 左右时，它们会变得太长，这在耦合集成波导和自由空间光束时通常需要。在这种情况下可以使用衰减耦合器和布拉格偏转器，但它们的操作本质上受到带宽的限制。这里，我们提出了一种基于抛物面电介质界面的解决方案，该界面将光从 0.5 µ m 宽的波导耦合到 285 µ m 宽的波导，即扩展因子为 × 570 。我们通过实验证明了前所未有的超过 380 nm 的带宽，插入损耗低于 0.35 dB 。此外，我们提供了针对任意扩展因子设计此类抛物面光斑转换器的解析表达式。
元素特异性高带宽铁电磁共振光谱与连贯的极端粉丝源
在本文中，我们在超薄的磁合金和多层上，在不透明的SI底物上应用桌面，超快，高谐波生成（HHG）来测量元素特异性铁磁共振（FMR）。我们证明了连续的波带宽高达62 GHz，并承诺将其扩展到100 GHz或更高。该实验室规模的仪器使用超快，极端粉状物（EUV）的光检测FMR，光子能量跨越了最相关的杂志元素的M-边缘。射频频率梳子发生器用于产生微波激发，该微波激发本质上同步与EUV脉冲，其正时抖动为1.1 ps或更高。我们应用该系统来测量多层系统以及Ni-FE和Co-FE合金中的动力学。由于该仪器以反射模式运行，因此它是测量和成像磁态动力学和主动设备在桌面上任意基板上的自旋传输的里程碑。较高的带宽还可以测量具有高磁各向异性的材料，以及纳米结构或纳米电视中的铁磁体，抗铁磁铁和短波长（高波形）自旋波。此外，EUV的相干性和短波长将能够使用动态纳米级无透镜成像技术（例如相干差异成像，Ptychography和全息图）扩展这些研究。
带宽高效脑机接口的神经源编码
神经源编码 (NSC) 是一种利用 (深度) 神经网络的建模能力进行源编码的技术。其目标是将数据转换为低熵空间，然后可以使用经典的熵编码方案对其进行编码。在本文中，我们的目标是研究 NSC 在所谓的神经传感器网络中的使用，即一种由一组无线传感器节点组成的身体传感器网络，这些节点记录不同头皮位置的大脑活动，例如通过脑电图 (EEG) 传感器。所有节点都以无线方式将其数据传输到融合中心，然后由给定的深度神经网络对联合传感器信号进行推理。NSC 参数和推理网络是联合学习的，从而针对给定应用优化了准确性和比特率之间的权衡。我们在模拟 EEG 传感器网络中的运动执行任务上验证了此方法，并将得到的权衡与通过将传输数据直接量化为低位精度获得的权衡进行了比较。我们证明，对于非常低的位深度，NSC 比直接量化产生更有利的权衡，并且在所研究的脑机接口 (BCI) 任务中，可以在准确度损失很小的情况下获得较大的带宽增益。
朝向连贯的O波段数据中心互连
ntegrated Photonics已使数字通信时代依靠各级的光网络以非常高的速度和低成本传输数据。大规模数据中心需要高度集成的成本效益的光学通信解决方案，因为数据中心互连已成为主要成本因素之一。与光学互连相关的技术和经济必需品促进了当今普遍存在的1,300–1,600 nm范围内使用的两种综合光子技术平台的开发和快速成熟。这些平台通常用其材料基础来计数：（1）硅光子学和（2）基于磷化物（INP）基于磷化物（INP）的集成光子学。这两个平台的重要性远远超出了光电收发器和光学通信。硅光子学和基于INP的光子学都在Terahertz的产生和传感，高速信号处理以及潜在的神经形态计算中发现了应用。尽管硅光子学比INP整体光子学具有明显的优势，例如其可扩展性高达300毫米的晶片，并通过高速电子设备与高速电子设备协调，但使用INP 1、2实现了最终和基准的光电测量。基于INP的波导耦合光二极管，即使是几年前，也已经证明了170 GHz的3-DB带宽（F 3-DB），竞争激烈，竞争激烈，竞争势力为0.27 a w-1（参考文献3）。相比之下，在主要硅光子平台上可用的锗光二极管通常显示在50-70 GHz范围内的带宽（参考文献。4 - 7）。以外，具有F 3-DB≈120GHz和相当高的深色cur的细菌光电二极管的演示脱颖而出，由于测量限制8，关于带宽的不确定性8。在本文中，我们证明了一个真正的硅光子光子检测器，从光扣带宽和响应性方面接近最终性能，这是一种基于表面上种植的锗的硅波导偶联P – I-N光电二极管。我们的锗光电二极管显示超过260 GHz
紧凑型五重奏带有高选择性和宽带宽度
在本文中，提出了具有高选择性和宽带宽带的紧凑型五重杆置带的超宽带带通滤波器。该过滤器采用近似闭环C形的踏板阻抗谐振器来生成三重置换频带，并使用Hilbert Fractal曲线缝隙和L形谐振器分别创建单个缺口频带。多个缺口带的中心为5.29、6.61、7.92、8.95和9.93 GHz，以消除来自WLAN，C-Band和X波段无线服务的不良干扰。此外，引入了两个传输零，以提高锋利的裙子的选择性高达0.944。该过滤器可以同时表现出高尖锐的选择性和更宽的带宽。该过滤器是在RT/Duroid 5880子策略上制造的（εr= 2.2，厚度= 0.787 mm），并测量以验证仿真结果。模拟和测量都非常一致，显示了过滤器的良好性能。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'
b'摘要 提出了一种毫米波\xe2\x80\x90 低\xe2\x80\x90 轮廓宽带微带天线。为了加宽阻抗带宽并同时实现稳定的大增益，在由同轴探针馈电的微带贴片两侧布置共面寄生贴片阵列。在微带贴片上蚀刻双槽以降低 H \xe2\x80\x90 平面交叉\xe2\x80\x90 极化水平。提出了使用 Floquet \xe2\x80\x90 端口模型进行零\xe2\x80\x90 相位\xe2\x80\x90 反射分析以预测寄生贴片阵列的谐振频率。根据理想探针的输入阻抗来验证激发的谐振模式。依次激励两个相邻的宽边谐振，分别以微带贴片的准 \xe2\x80\x90 TM 10 模式和寄生贴片阵列的准 \xe2\x80\x90 TM 30 模式为主导。所提出的天线尺寸为 1.06 1.06 0.024 \xce\xbb 0 3（\xce\xbb 0 为自由空间中 29 GHz 的波长），在 | S 11 | \xe2\x89\xa4 10 dB 时实现 15%（27\xe2\x80\x93 31.35 GHz）的阻抗带宽。实现的峰值增益高达 9.26 dBi，2 \xe2\x80\x90 dB 增益带宽为 15.7%。 H \xe2\x80\x90 平面交叉 \xe2\x80\x90 极化水平在 3 \xe2\x80\x90 dB 波束宽度内小于 14 dB，背部辐射水平小于 17.9 dB。'