XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcores
Qualcomm Cloud AI 100 平台和开发套件
• DM.2e @ 15W • DM.2 @ 25W • PCIe/HHHL @ 75W • AI 核心 (AIC) - 最多 16 个核心 • 精度 – INT8、INT16、FP16、FP32 • 片上 SRAM – 最多 144 MB • 4x64 LPDDR4x (2.1GHz) 带内联 ECC
早期学习的持续评估...
19 世纪中叶，一位奥地利僧侣用豌豆（Pisum sativum）进行了实验。在有灯光的温室里，他对纯种植物进行了杂交，并分析了杂交后代表现出的具体特征。分析的特征包括这些植物的花和种子的颜色。观察后发现，花是白色和紫色的，而种子是绿色和黄色的。僧人观察到，第一个十字架上没有出现绿色的种子或白色的花朵。然而，当对这种杂交产生的杂交植物进行自花授粉时，他发现绿色种子和白色花朵再次出现，但出现的频率低于黄色种子和紫色花朵。根据这些结果，僧人得出结论，有一个因素决定了种子和花朵的颜色。此外，与种子的黄色相对应的因子与绿色因子具有显性关系，而花朵的紫色因子与白色因子具有显性关系。
基于内存计算的可扩展可编程神经网络推理加速器
摘要 — 本研究展示了一种可编程的内存计算 (IMC) 推理加速器，用于可扩展执行神经网络 (NN) 模型，利用高信噪比 (SNR) 电容模拟技术。IMC 加速计算并减少矩阵向量乘法 (MVM) 的内存访问，这在 NN 中占主导地位。加速器架构专注于可扩展执行，解决状态交换的开销以及在高密度和并行硬件中保持高利用率的挑战。该架构基于可配置的片上网络 (OCN) 和可扩展内核阵列，将混合信号 IMC 与可编程近内存单指令多数据 (SIMD) 数字计算、可配置缓冲和可编程控制集成在一起。这些内核支持灵活的 NN 执行映射，利用数据和管道并行性来解决跨模型的利用率和效率问题。介绍了一种原型，它采用了 16 nm CMOS 中演示的 4 × 4 核心阵列，实现了峰值乘法累加 (MAC) 级吞吐量 3 TOPS 和峰值 MAC 级能效 30 TOPS/W，均为 8 位操作。测量结果表明模拟计算具有很高的精度，与位真模拟相匹配。这实现了稳健且可扩展的架构和软件集成所需的抽象。开发的软件库和 NN 映射工具用于演示 CIFAR-10 和 ImageNet 分类，分别采用 11 层 CNN 和 ResNet-50，实现了 91.51% 和 73.33% 的准确度、吞吐量和能效、7815 和 581 图像/秒、51.5 k 和 3.0 k 图像/秒/W，具有 4 位权重和激活。
设计多核大小 μBrains 以实现节能...
摘要 — 随着基于脉冲的深度学习推理应用在嵌入式系统中的增多，这些系统倾向于集成神经形态加速器（如 µ Brain）以提高能源效率。我们提出了一种基于 µ Brain 的可扩展多核神经形态硬件设计，以加速脉冲深度卷积神经网络 (SDCNN) 的计算。为了提高能源效率，内核在神经元和突触容量方面设计为异构的（即大核与小核），并且它们使用并行分段总线互连，与传统的基于网格的片上网络 (NoC) 相比，这可以降低延迟和能耗。我们提出了一个名为 SentryOS 的系统软件框架，将 SDCNN 推理应用程序映射到所提出的设计中。SentryOS 由一个编译器和一个运行时管理器组成。编译器利用大和小 µ Brain 内核的内部架构将 SDCNN 应用程序编译成子网络。运行时管理器将这些子网络调度到内核上并流水线执行以提高吞吐量。我们用五个常用的 SDCNN 推理应用程序评估了所提出的大多核神经形态设计和系统软件框架，并表明所提出的解决方案可降低能耗（37% 至 98%）、降低延迟（9% 至 25%）并提高应用程序吞吐量（20% 至 36%）。我们还表明 SentryOS 可以轻松扩展到其他脉冲神经形态加速器，例如 Loihi 和 DYNAP。索引术语 — 神经形态计算、脉冲深度卷积神经网络、多核、嵌入式系统、µ Brain
RO3000®和RO3200™系列高频层压板
处理：基于PTFE的材料比大多数其他刚性印刷布线板层较软，并且更容易受到处理损坏。仅带有铜箔的芯很容易折痕。 粘合到厚铝，黄铜或铜板上的材料更容易刮擦，凹坑和凹痕。 应遵循适当的处理程序。 1）处理面板时，戴上针织尼龙或其他非吸收材料的手套。 正常的皮肤油是略带酸性的，很容易腐蚀铜表面。 指纹很难去除，因为正常的亮光剂会溶解腐蚀，但是将腐蚀性油留在铜中，以使指纹在数小时后重新出现。 建议采用以下过程来去除指纹：a）稀释盐酸中明亮蘸酱。 b）在丙酮，甲基酮酮或氯化溶剂的蒸气中脱脂。 c）水冲洗并烘烤60分钟 @ 250°F（125°C）。 d）重复明亮的倾角。 2）保持工作表面清洁，干燥且完全没有碎屑。 3）通过剪切，锯，遮挡和打孔等初始过程将聚乙烯袋或片袋放在适当的位置。 4）仅通过两个边拾取面板。 薄骨头尤其缺乏通过一个边或角支撑自己所需的刚度，以这种方式处理它们可能会在尺寸上扭曲介电或赋予永久性折痕。 5）在加工过程中，应在工作站之间在平坦的托盘上运输核心，最好与柔软的无硫纸交织在一起。仅带有铜箔的芯很容易折痕。粘合到厚铝，黄铜或铜板上的材料更容易刮擦，凹坑和凹痕。应遵循适当的处理程序。1）处理面板时，戴上针织尼龙或其他非吸收材料的手套。正常的皮肤油是略带酸性的，很容易腐蚀铜表面。指纹很难去除，因为正常的亮光剂会溶解腐蚀，但是将腐蚀性油留在铜中，以使指纹在数小时后重新出现。建议采用以下过程来去除指纹：a）稀释盐酸中明亮蘸酱。b）在丙酮，甲基酮酮或氯化溶剂的蒸气中脱脂。c）水冲洗并烘烤60分钟 @ 250°F（125°C）。d）重复明亮的倾角。2）保持工作表面清洁，干燥且完全没有碎屑。3）通过剪切，锯，遮挡和打孔等初始过程将聚乙烯袋或片袋放在适当的位置。4）仅通过两个边拾取面板。薄骨头尤其缺乏通过一个边或角支撑自己所需的刚度，以这种方式处理它们可能会在尺寸上扭曲介电或赋予永久性折痕。5）在加工过程中，应在工作站之间在平坦的托盘上运输核心，最好与柔软的无硫纸交织在一起。垂直架，除非垂直架子被插入并提供足够的垂直支撑。
nvidia ada lovelace专业GPU体系结构
于2018年启动，NVIDIA'S®Turing™GPU体系结构在3D图形和GPU加速计算的未来中使用。图灵为PC游戏，专业图形应用程序和深度学习推论提供了效率和性能的重大进步。使用新的基于硬件的加速器，图灵融合的栅格化，实时射线跟踪，AI和仿真，在专业内容创建软件，电影质量的交互式体验和PC游戏中启用令人难以置信的现实主义。两年后的2020年，Nvidia Ampere架构结合了功能更强大的RT芯和张量芯，以及与图灵GPU相比提供了2x fp32性能的新型SM结构。这些创新使安培体系结构的运行速度比传统的栅格图形图纸快1.7倍，在射线追踪中最多可快2倍。
铝蜂窝核心合金5052和5056
动态，创新且面向未来的，即欧洲复合式®组。为了遵守其原则，EC已经开始了小规模的生产，并将在2021年上半年开始在全球最现代的植物之一，用于制造磷酸阳极阳极阳极氧化铝蜂窝状核心，并在合金5052和5056中使用腐蚀保护。该项目是公司历史上最大的投资之一。在其位于德国比特堡（Bitburg）（德国）的地点的生产中，EC将大大提高其产品范围的现有能力（面板，CNC零件，形成零件）以及航空航天部门的新开发项目。具有新的生产磷酸阳极氧化铝蜂窝状核心的产品线，欧洲复合物®组将再次扩大其产品组合，使其能够更加专门针对客户的需求做出反应。
美国宇航局的高性能太空飞行计算机
HPSC 是一种现代的缓存一致性共享内存多核微处理器，具有八个应用处理核心，使用开放标准 64 位 RISC-V 指令集架构 (ISA) 实现 [5]。HPSC 集成了两个 SiFive X288 核心复合体，每个复合体由 4 个 X280 RISC-V 核心组成。X280 核心采用称为矢量单元的高级功能设计，符合 RISC-V 矢量扩展 (RVV) 标准。矢量单元具有 512 位矢量寄存器长度，支持可变矢量长度计算，最高可达 4096 位宽。RISC-V 矢量是一种强大且超高效的扩展，具有紧凑的代码大小、高性能能力，并且与其他 ISA 青睐的单指令多数据 (SIMD) 架构方法相比，片上 SoC 结构占用的面积有限。此外，RVV 可以在同一软件中使用不同的矢量长度，从而实现可扩展性、灵活性和未来兼容性。
NASA的高性能太空飞行计算机
HPSC是一种现代的高速缓存共享内存多核微处理器，使用开放标准64位RISC-V指令集架构（ISA）[5]实现了八个应用程序处理核心。HPSC集成了两个sifive x288核心复合物，每个复合物由4x x280 RISC-V核组成。X280核心设计的高级功能称为矢量单元，该功能符合RISC-V矢量扩展（RVV）标准。矢量单元具有512位矢量寄存器长度和可变矢量长度计算，最高为4096位。RISC-V向量是一种功能强大且高效的扩展名，具有紧凑的代码大小，高性能功能和ON-DIE SOC结构与单个指令多个数据（SIMD）体系结构方法相比，其他ISA偏爱的soc soc结构的区域有限。此外，RVV可以在同一软件中利用不同的向量长度，从而实现可伸缩性，灵活性和将来的兼容性。
