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基于检查的后处理器，用于消息传递量子LDPC代码
量子低密度平价检查代码的固有退化性对它们的解码构成了挑战，因为它大大降低了经典消息传播解码器的错误校正性能。为了提高其性能，通常采用后处理算法。为了缩小算法解决方案和硬件限制之间的差异，我们引入了一种新的后处理后处理，并具有硬件友好的方向，从而提供了与最新艺术技术相关的错误校正性能。所提出的后处理，称为校验，灵感来自稳定器的启发，同时大大减少了所需的硬件资源，并提供了足够的灵活性，以允许不同的消息时间表和硬件体系结构。，我们对一组帕累托架构进行了详细的分析，这些帕累托架构在延迟和功耗之间具有不同的权衡，这些分析源自FPGA董事会上实施的设计的重新分析。我们表明，可以在FPGA板上获得接近一个微秒的延迟值，并提供证据表明，对于ASIC的实现，可以获得较低的延迟值。在此过程中，我们还揭示了最近引入的T覆盖层和随机层调度的实际含义。
使用容错在线调度
在外太空中有超过21000个对象，并暴露于苛刻的空间环境中。空间对象的大小有很大变化。我们的研究集中于小型卫星，例如立方体，这些卫星必须尊重时间，空间和能量限制。为了解决此问题，本文介绍并评估了两个容忍在线调度算法算法：算法将所有任务安排为Aperiodic（称为OneOff），而将到达任务放置为Aperiodic或Quartiac ofic odic或周期性任务（称为Oneoff＆Cyclic）。基于几种情况，结果表明，订购策略的性能受到系统负载的影响以及与要执行的所有任务的简单和双重任务的比例。“最早的截止日期”和“最早到达时间”为Oneoff的订购政策，或“最小懈怠”订购策略，用于单一和周期性，拒绝所有测试的场景中最小任务。本文还介绍了评估订购策略实时性能的计划时间的分析，并表明Oneoff比OneOff＆Cyclic所需的时间更少。最后，发现所研究的算法在恶劣的环境中的性能也很好，并提供与基于三重模块化冗余的系统相同的可靠性水平，系统功耗较少。
用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
半导体量子处理器中的量子比特读出
量子比特读出是量子计算机中需要在单个量子比特上实现的三个基本量子操作之一，它具有一量子比特门和二量子比特门。获得具有合理保真度的量子计算结果至关重要。它对于容错量子计算和量子纠错 (QEC) 协议也至关重要，因为它允许见证和追溯计算流程中发生的错误 [1]。在半导体量子电路中，要求量子比特读出保真度高于 99%，速度低于每发一微秒，以保证 QEC 效率并确保具有竞争力的计算运行时间。此外，为了在运行算法时调整测量性能 [4]，需要进行重复 [2] 或量子非破坏性测量 [3]。自旋读出操作的关键性能系数是保真度（或检测效率）、速度（必须快于弛豫时间 T1）以及能够执行读出所需的基本组件数量（储存器、量子点等）。直接测量量子点中捕获的单个电子自旋产生的磁场是一项非常具有挑战性的任务，2000 年初的一项“绝技”实验已经证明了这一点 [5]。除了复杂性之外，它还相当慢（ms），与量子计算不兼容。在半导体中，自旋读出是通过将自旋转换为电荷信息来执行的，并在接近 µs 的时间尺度上探测电子的电荷特性。
Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)
Core-ultra-Mobile Processor-series-2- ...
用户生产力AI使人们能够实现新的生产率水平。视觉和音频效果可帮助员工在远程协作的同时，与针对Intel®Core™Ultra Processor优化的顶级企业解决方案进行协作。个人助理和大型语言模型有望简化日常工作流程，开会准备和项目管理。特定的Intel®Core™Ultra Mobile Proceser（系列2）可以为这些苛刻的AI工作负载提供动力，从而提供响应能力和较低的延迟用户所需的功能。CPU，GPU和NPU的组合功率使更高质量的工作在内容创建，数据可视化，设计，研究以及商业专业人员共有的类似任务的领域更快地执行。intel®Core™Ultra处理器启用各地AI PC的更好业务成果。
了解雷达应用中的人工智能和机器学习
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Aermod气象预处理器（Aermet）的用户指南
1.0 Introduction ............................................................................................................................ 1-1
量子处理器上的长寿命拓扑时间晶体序
物质的拓扑有序相逃避了朗道的对称破缺理论，其特点是各种有趣的特性，如长程纠缠和对局部扰动的内在稳健性。将它们扩展到周期性驱动系统会产生在热平衡中被禁止的奇异新现象。在这里，我们报告了对这种现象的迹象的观察——预热拓扑有序时间晶体——其中可编程超导量子位排列在方格上。通过用表面码哈密顿量周期性地驱动超导量子位，我们观察到离散时间平移对称破缺动力学，这种动力学仅表现在非局部逻辑算子的亚谐波时间响应中。我们进一步通过测量非零拓扑纠缠熵并研究其后续动力学，将观察到的动力学与底层拓扑序联系起来。我们的研究结果证明了使用嘈杂的中尺度量子处理器探索物质的奇异拓扑有序非平衡相的潜力。