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混合忆阻器-CMOS 神经元，用于全硬件忆阻脉冲神经网络中的原位学习
混合忆阻器-CMOS神经元用于全硬件忆阻脉冲神经网络的原位学习 张旭萌 #1,2,3、陆建 #2、王睿 2,3、魏劲松 2、石拓 2,4、窦春梦 2,3、吴祖恒 2,3、尚大山 2,3、幸国忠 2,3、刘奇*1,2、刘明 1,2 1 复旦大学前沿芯片与系统研究所，上海 200433，中国，2 中国科学院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室，北京 100029，中国，3 中国科学院大学，北京 100049，中国，4 浙江实验室，杭州 311122。 E-mail: qi_liu@fudan.edu.cn #这些作者对这项工作做出了同等贡献。摘要：
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
云端的量子计算硬件
图 1 (A) 来自参考文献 [23] 的同心 transmon 量子比特设计及其等效电路图（插图）。两个超导岛（绿色和蓝色）由一个小的约瑟夫森结桥（橙色）分流。使用共面波导谐振器（红色）读出量子比特状态。该读出谐振器电感耦合到信号线（黑色）。（B）transmon 量子比特的状态由约瑟夫森结的正弦电位（黑色实线）决定。在相位基（Δφ）中求解，特征能量（实线）可以用谐振子（虚线，相应颜色）来近似，其简并性通过结上的电容充电能量的一阶校正来消除[24 – 26]。（C）布洛赫球面图。基态 j 0 i 和第一个激发态 j 1 i 用于定义量子比特的逻辑状态 j ψ i ，它是 j 0 i 和 j 1 i 的线性组合，具有各自的复振幅 α 和 β 。j ψ i 可以通过电压脉冲和门控操作进行操纵，并通过投影到指定的测量基础上进行读出
字母算法 - 硬件的超高radix基于高吞吐量模块化倍增器
摘要本文介绍了超高辐射模块化乘数的算法 - 硬件共同设计，用于高吞吐量模块化乘法。首先，为了加快模块化乘法的速度，我们使用一种新型的分段还原方法来利用超高的radix插入模块化乘法算法，从而减少了迭代和预计的数量。然后，为了进一步改善模块化乘法的吞吐量，我们设计了高度并行的模块化乘数体系结构。最后，我们使用Xilinx virtex-7 FPGA进行了并验证模块化乘数。实验结果表明，它可以在0.56 µs中执行256位模块化乘法，吞吐量速率高达4999.7 Mbps。关键字：模块化乘法，高吞吐量，超高radix分类：集成电路（内存，逻辑，模拟，RF，传感器）
![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]。
量子硬件上超紧哈密顿本征态的实时演化
在本文中，我们详细分析了变分量子相位估计 (VQPE)，这是一种基于实时演化的基态和激发态估计方法，可在近期硬件上实现。我们推导出该方法的理论基础，并证明它提供了迄今为止最紧凑的变分展开之一，可用于解决强关联汉密尔顿量。VQPE 的核心是一组具有简单几何解释的方程，它们为时间演化网格提供了条件，以便将特征态从时间演化的扩展状态集中分离出来，并将该方法与经典的滤波器对角化算法联系起来。此外，我们引入了所谓的 VQPE 的酉公式，其中需要测量的矩阵元素数量与扩展状态的数量成线性比例，并且我们提供了噪声影响的分析，这大大改善了之前的考虑。酉公式可以直接与迭代相位估计进行比较。我们的结果标志着 VQPE 是一种自然且高效的量子算法，可用于计算一般多体系统的基态和激发态。我们展示了用于横向场 Ising 模型的 VQPE 硬件实现。此外，我们在强相关性的典型示例（SVP 基组中的 Cr 2）上展示了其威力，并表明只需约 50 个时间步就可以达到化学精度。
入门模块 EVK 硬件用户指南
需要注意的是，无论使用“V_EXT”还是“3.3V”为 XM132 供电，LED D1 都会消耗电能，因为它连接到“VIN”。如果只想测量 XM132 消耗的电流，则应通过引脚接头 J3 中的引脚“VIN_XM132”为 XM132 供电。在这种情况下，应卸下 R25，并将 S1 置于“3.3V”位置。这样，XE132 上的所有组件都由 3.3V LDO 供电，但 XM132 由外部电源供电。移除 R25 后，D1 将不会指示 XM132 是否通电。
• 硬件和软件 • 计算机系统的主要硬件组件 • 什么是操作系统？ • 用户界面 • 计算机的类型 • 电子的影响
随机存取存储器是一种内部芯片，在运行应用程序时，数据会暂时存储在其中。这种存储器可以写入和读取。由于计算机断电时其内容会丢失，因此通常被称为易失性或临时存储器。
噪声量子硬件上双点动态平均场理论的量子经典模拟
摘要 我们报告了使用双点动态平均场理论 (DMFT) 对单波段哈伯德模型进行量子经典模拟。我们的方法使用 IBM 的超导量子比特芯片在时间域中计算零温度杂质格林函数，并使用经典计算机拟合测量的格林函数并提取其频域参数。我们发现量子电路合成 (Trotter) 和硬件错误会导致频率估计不正确，随后导致从自能的频率导数计算时准粒子权重不准确。这些错误会产生错误的杂化参数，从而阻止 DMFT 算法收敛到正确的自洽解。为了避免这个陷阱，我们通过对谱函数中的准粒子峰进行积分来计算准粒子权重。这种方法对 Trotter 误差的敏感度要低得多，并且在将量子误差缓解技术应用于量子模拟数据后，算法可以收敛到半填充 Mott 绝缘系统的自洽性。
