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量子互联网：硬件评论 - ePrints@IISc
1 引言 量子计算已成为本世纪的热门话题，人们普遍认为它将成为未来最关键的技术之一。然而，许多科学家认为它无法实现，直到近年来的初步演示证明了事实并非如此。在过去十年中，量子计算终于摆脱了纯学术兴趣的范畴，主要行业参与者纷纷加入量子计算竞赛，并迅速取得了重大进展。在 NISQ（嘈杂中尺度量子）设备的背景下，量子霸权的竞赛已经获胜，下一个重要里程碑是可扩展的通用量子计算，它很可能在未来十年内实现。这一里程碑将对技术、商业、材料研究、医学和基于云的应用的日常生活产生深远影响。互联网可以说是过去二十年最具变革性的技术。随着量子技术的出现，
通过硬件加速零知识证明...
摘要 - 零知识证明（ZKP）是一种加密工具，使一个方（一个供奉献者）向另一方（供奉献者）证明（一个verifier）是一个陈述是正确的，而无需供供者向Veriifier披露任何数据。ZKP具有许多用例，例如让客户委员会将计算委托给具有加密性正确性的服务器，同时使服务器能够在这些计算中使用秘密数据。ZKP应用程序涵盖了可验证的机器学习（ML）和数据库，在线拍卖，电子投票和区块链。虽然ZKP已被广泛用于区块链，但证明生成的过高成本将它们限制在证明非常简单的计算中。我们提出了一个新颖的加速器NOCAP，该加速器杠杆级的硬件 - 叠加器共同设计以实现变革性的加速。NOCAP生成的证明比32核CPU快586倍，而41倍的速度比PipeZk快41倍，这是最先进的ZKP加速器。我们利用最近的算法开发来实现这些加速：我们识别并结合了两种最近的基于哈希的ZKP算法Orion和Spartan，它们在CPU上具有与先前加速器针对的ZKP相似的性能，但对硬件加速性的态度更为舒张。尽管这些算法产生了更大的证据，但我们表明，末端加速器（包括供奉献时间，证明传输和验证时间）不仅仅证明这种尺寸的增加是合理的。我们为利用这些加速机会的新型硬件组织做出了贡献：NOCAP是一个可编程矢量处理器，其功能单元适合基于哈希的ZKP的需求。结果，NOCAP实现了为ZKP提供新用例的加速。我们还贡献了针对加速器量身定制的Spartan+Orion ZKP的共同设计的实现，并具有优化，可改善并行性并减少存储器的运行。索引术语 - 零知识证明，硬件加速度，可验证的计算
物联网硬件开发 IX
定义电。 理解电量及其单位。 解释导体、绝缘体、半导体的特性。 描述功率和能量及其区别。 应用仪器测量电流、电压和电阻。 使用示波器绘制波形。 应用欧姆定律测量电流、电压和电阻。 定义电池和电池组。 描述电池和电池组的重要性。 解释电池和电池组的类型。 解释电池的充电过程/原理。 使用电池和电池组作为串联和并联电源。 描述电池和电池组的组件/部件。 解释电池和电池组的构造和工作原理。 解释维护电池的程序。 描述电池中电解质的重要性。 解释电池的测试程序。 解释测试电池所需工具和设备的使用。 通过不同的技术计算特定电路的电池尺寸。
connectCore®用于I.MX6硬件参考手册
功能和功能7安全说明8框图8电源体系结构9启动架构12无线接口13 WLAN标准14数据速率14数据率14天线端口15调节17安全性/互操作性17频带18 5 GHz HT20和HT40通道可用总线31没有EMMC Flash 32模块PINOUT 33信号使用限制86
用于航天硬件的电子组件
PCB/基板材料：聚酰亚胺/环氧树脂HTg/低CTE，如Thermount 85NT RF基板（Duroid、TMM10i，…）/陶瓷。新产品Megtron、Ventec VT901
神经形态计算综述：模型和硬件
摘要 —“大数据”应用的爆炸式增长对传统计算机系统的速度和可扩展性提出了严峻挑战。由于传统冯·诺依曼机的性能受到 CPU 和内存之间越来越大的性能差距（“称为内存墙”）的极大阻碍，神经形态计算系统引起了广泛关注。生物学可信计算范式通过模拟神经元和突触电位的充电/放电过程进行计算。独特的尖峰域信息编码实现异步事件驱动的计算和通信，因此具有非常高的能源效率的潜力。本综述回顾了现有神经形态计算系统的计算模型和硬件平台。首先介绍神经元和突触模型，然后讨论它们将如何影响硬件设计。进一步介绍了几个代表性硬件平台的案例研究，包括它们的架构和软件生态系统。最后，我们提出了几个未来的研究方向。
CMOS和用于神经形态计算的回忆硬件
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/aisy.201900189。本文受版权保护。保留所有权利
计算机硬件和网络问题库
91. 磁盘在制造时记录的内容无法更改（a）仅内存（b）只写（c）只读（d）仅运行 92. 当电源关闭时，缓存和主存储器将不能保存其内容（a）动态（b）静态（c）易失性（d）非易失性 93. ……….. 是将磁盘划分为磁道和扇区的过程（a）跟踪（b）格式化（c）崩溃（d）分配 94. 以下哪种不是访问模式（a）随机（b）顺序（c）连续（d）直接 95. ……目录对于每个磁盘都是必需的（a）根（b）裸（c）子（d）以上都不是 96. 经常访问的信息保存在（a）硬盘（b）高速缓存（c）闪存（d）只读存储器中 97. 计算机用来存储信息的主要设备是（a）电视（b）仓库（c）办公桌（d）硬盘 98. 保存信息的可移动磁盘是（a）软盘（b）硬盘（c）便携式（d）以上都不是 99. 计算机内存通常以（a）千字节（b）兆字节（c）千兆字节（d）太字节 100. 存储器由（a）一组电线（b）一组电路（c）大量单元（d）以上都不是）组成
使用 SoCMake 的硬件和软件构建流程
随着电子产品需求的不断增长，新型专用集成电路 (ASIC) 设计的开发周期也越来越短。为了满足这些较短的设计周期，硬件设计人员在设计中应用了 IP 模块的可重用性和模块化原则。带有集成处理器和通用互连的标准片上系统 (SoC) 架构大大减少了设计和验证工作量，并允许跨项目重复使用。然而，这带来了额外的复杂性，因为 ASIC 的验证还包括在集成处理器上执行的软件。为了提高可重用性，硬件 IP 模块通常用更高抽象级别的语言（例如 Chisel、System-RDL）编写。这些模块依靠编译器（类似于软件编译器）来生成 RTL 仿真和实现工具可读的 Verilog 源文件。此外，在系统级，可以使用 C++ 和 SystemC 对 SoC 进行建模和验证，这进一步凸显了软件编译的重要性。这些要求导致需要一个支持典型硬件流程和工具以及 C++、C 和汇编语言的软件编译和交叉编译的构建系统。现有的硬件构建系统被发现存在不足（见 II），特别是对软件编译（即 C++、C 和汇编语言）的支持极少甚至没有。因此，CERN 的微电子部门启动了一个名为 SoCMake [1] 的新构建系统的开发。SoCMake 最初是作为片上系统抗辐射生态系统 (SOCRATES) [14] 的一部分开发的，该系统可自动生成用于高能物理环境的基于 RISC-V 的容错 SoC，后来发展成为用于 SoC 生成的通用开源构建工具。
人工智能硬件：第二次浪潮（2025-2027）
– 1) ASP 随着每个节点而跳跃。过渡到 HBM3E 预计将使 HBM ASP 每 GB 提高约 25%。HBM4 预计将比 HBM3E 额外获得约 50% 的价格溢价。– 2) 每层 GB 增加：HBM3E 与 HBM3 相比，每层 GB 增加 50%。HBM4E 将再次改进 HBM3E/HBM4。– 3) 层数增加：12Hi 的采用在 2024 年下半年开始，主要采用在 2025 年 Blackwell 加速时。HBM4 预计将在 2025 年年底推出，采用时间为 2026 年。HBM4E 应该会看到 16hi（甚至可能更高），从而进一步增加 GB/单位。– 4) 围绕每个加速器设计了更多 HBM 单元。 HBM3E 12hi 的出货量应在 24 年达到 800 万片，然后在 25 年跃升 7 倍至 5700 万片，然后在 26 年实现 HBM4 12hi 的商业化。图 1 27 年以后，HBM4E 预计将具有 16 至 20 层。SK Hynix 最近表示乐观，认为混合键合可以实现堆叠超过 20 层，而高度不超过 775 微米。