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World File Search System中央处理
计算的历史
计算史 Sotirios G. Ziavras，新泽西理工学院电气与计算机工程系，新泽西州纽瓦克 07102，美国 关键词 计算机系统、早期计算机、电子计算机、电子计算机的各代、大型计算机、机械计算机、微处理器架构、小型计算机、并行计算机、超级计算机。 目录 1. 早期（非电子）计算机 2. 电子计算机 2.1. 第一代（1945-1955） 2.2. 第二代（1955-1965） 2.3. 第三代（1965-1974） 2.4. 第四代（1974-1989） 2.5. 第五代（1990 年至今） 词汇表 CPU：中央处理单元。 分布式处理：在计算机网络上执行单个程序的过程。局域网：在相对较小的物理区域内连接的计算机网络。大型计算机：性能极佳的大型高成本计算机。大规模并行计算机：包含数百或数千个（微）处理器的并行计算机。MIMD：多指令流，多数据流。微型计算机：由微处理器驱动的小型计算机。小型计算机：成本远低于大型计算机（如大型计算机），但性能非常出色。多计算机：包含许多微处理器的并行计算机系统，这些微处理器通过静态点对点物理网络互连。多处理器：包含许多微处理器的并行计算机系统
OCR GCSE 计算机科学 (J277) 修订指南
计算机架构 这是计算机硬件的内部逻辑结构和组织。它说明了计算机的各个不同部分如何组合在一起并有效地协同工作 冯·诺依曼架构 冯·诺依曼架构解释了所有设备在处理信息时如何遵循一般规则。所有数据和程序都存储在计算机内存中，并以二进制数字（0 和 1）的形式存储。 输入 — 数据通过输入设备（如键盘、鼠标、麦克风等）输入到设备中 CPU — 数据由 CPU 通过控制单元和 ALU 处理 内存单元 — 数据在 CPU 和计算机内存之间传输 输出 — 最后，经过处理后，数据通过输出设备（如显示器、扬声器、打印机等）输出给用户 输入设备 我们用来将信息发送到计算机的设备，例如鼠标、键盘、麦克风等 输出设备 我们用来将信息从计算机中发送出去的设备，例如显示器、扬声器、打印机等 CPU（中央处理单元） 这是计算机的大脑。它使用提取、解码、执行周期 Hz (赫兹) 来处理用户提供的所有指令。这是我们测量 CPU 速度的标准。1Hz = 每秒可执行 1 条指令。CPU 的常见速度现在以兆赫 (MHz) 或千兆赫 (Ghz) 为单位
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
采用可逆算法设计和实现 4 位 ALU ...
摘要：现代计算架构正在向计算可逆性发挥根本作用的系统发展。该领域的一项关键创新是开发一种新型算术逻辑单元 (ALU)，该单元保持完整的双向操作能力。这种先进的 ALU 架构采用复杂的多路复用器配置和精确的控制信号来实现可逆计算。作为中央处理单元中的关键组件，这种可逆 ALU 设计代表着向可编程量子计算系统迈出了重要一步。该架构利用基于多路复用器的操作选择，在保持信息保存的同时实现灵活的计算路径。通过实现可编程可逆逻辑门，该设计超越了传统的与/或门限制。所提出的 4 位 ALU 配置通过利用反向数据参考实现了更高的效率，显著降低了逻辑电路的功耗。通过使用包括 Verilog HDL、ModelSim Altera 和 Quartus Prime 在内的行业标准工具进行全面仿真验证了该实现，证实了该设计适用于下一代计算应用。这种创新方法代表了开发节能、量子兼容处理单元的关键进步。
RISC-V领导未来：CPU体系结构的进化和前景
本文主要讨论了CPU的开发以及基于RISCV的一些指令集架构。CPU被称为中央处理单元，主要应用是RISCV，并且ARM架构的特点是重点是低功耗和高性能之间的平衡。然后x86，其重要优势是其复杂的指令集和出色的性能，因此它可以处理复杂的计算任务。我们还探索了管道技术，它是当今广泛使用的并行处理技术。设计原理是将复杂的多级组合逻辑电路分为多个级别。然后，我们找到一些实验数据来探讨我们的结论。我们发现每个人都有自己的优势，并且更适合不同的情况。在性能方面，X86提供了出色的功能，但会消耗更多的功能，使其非常适合高性能计算和服务器应用程序。手臂在功率效率方面表现出色，并在移动设备和嵌入式系统中找到了其主要用途。RISC-V以其灵活性而闻名，可以根据特定要求在性能和功耗之间保持平衡，使其适合于高度自定义的应用程序，IoT设备以及新兴的高性能计算市场。不同字段中每个体系结构的优点取决于特定的应用程序环境以及对它们的要求。关键字：RISC-V Architecturecpu性能评估管道技术
湿件化身人工智能？迈向基于合成生物学的自创生组织方法
具身人工智能 (EAI) 是当代人工智能的一个方向，其特点是发展对自然认知过程的综合研究，其假设是认知者的身体在认知中起着决定性的作用。在 EAI 中，“身体”的概念呈现出广泛的解释，从概念上讲，可以认为跨越了两个极端：一种是用于符号信息处理的神经元外物质支持的概念，适合将符号置于感觉运动关联中；一种是多重、集成、嵌入环境的系统的概念，其自组织的生物动力学与意义建构过程密不可分（纠缠在一起）（例如，Gallagher，2011；Ziemke，2016）。EAI 通常被宽泛地等同于机器人 AI，即一种以构建和实验探索自然认知过程的硬件模型为目标的 AI 形式。事实上，与计算机不同，机电机器人被赋予了身体，使其处于物理世界中 — 即，不（仅仅）处于抽象的“信息世界”中 — 并允许它们基于传感器（例如，能够检测障碍物、光、声音、电磁信号等的传感器）与其进行交互。和执行器。在大多数情况下，EAI 创建由计算机控制的机器人，这样机器人代理的身体在其与环境的感觉运动交互中，将中央处理单元的活动作为基础，中央处理单元充当信息处理和决策设备。然而，EAI 社区也致力于构建不受计算机引导的机器人，这些机器人能够仅通过身体来了解周围环境并完成认知任务（例如 Brooks，1991；Steels 和 Brooks，1995）。自 20 世纪 90 年代初出现以来，EAI 通过其多种表现形式，在基础研究和应用研究层面都取得了令人瞩目的进步（例如 Pfeifer 和 Bongard，2006）。尽管如此，从 20 世纪 90 年代末开始，人们就开始争论 EAI 方法是否适合生物体建模。这些批评越来越多地不局限于强调 EAI 典型的理论和实现的身体机械观。他们注意到 EAI 无法对身体组织进行建模，即通过新陈代谢支持生物体不断自我生产的功能关系动态网络（Ziemke，2016；Damiano 和 Stano 2018）。这些都是激进的批评，指出目前 EAI 对自然认知过程的综合研究仅仅建立在对生物体的模仿建模上：一种人工重建，只考虑身体结构的表面方面（例如，运动和解剖元素）而忽略了其最具体的维度——自主组织。在这篇短文中，我们打算介绍一种旨在克服这一差距的 EAI 研究方法的一般纲领路线。这样的程序本身并不是什么新鲜事。EAI 研究
2023 年先进计算年度报告
春季和夏季是 ESIF 数据中心的繁忙时期，因为 NREL 和惠普企业团队安装并测试了 Kestrel，这是 NREL 的第三代超级计算机，致力于推动能源效率、可持续交通、可再生能源和能源系统集成研究的进步。Kestrel 的第一阶段由基于英特尔 Sapphire Rapids 中央处理器的节点组成，已于 10 月财年开始全面投入运营。在其最终配置中，Kestrel 将于 2024 年冬季增加图形处理单元功能，其计算能力将超过其前身 Eagle 的五倍。Kestrel 将在计算材料、连续力学以及未来能源系统的大规模模拟和规划中发挥关键作用。人工智能和机器学习中快速发展的应用和技术正在促进创新和研究向计算新方向的扩展。这些工作流程通过将模拟与新的传感器数据源融合来推动互补物理和数据驱动方法。 Kestrel 的异构架构（包括仅中央处理单元和图形处理单元加速节点）旨在支持这些新兴的工作流程，为合作伙伴提供应对可再生和可持续未来的能源挑战的能力。
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
人类和动物生物系统 - 伊斯兰科学
如何解释这些消息？根据计算机模型的人类和动物生物系统的比较将有助于从正确的角度解释这些信息。可能会注意到，BioSoftware和因此Biohardwareware（即表型），人和动物是两个截然不同的生物系统。由于动物生物系统没有有意识的处理器（思维），因此其所有功能都是无意识的。换句话说，动物只有一个无意识的中央处理单元（CPU）来指导和控制其功能。功能包括内部执行的房屋保存功能（消化，血液循环等生物学活动等）以及外部执行的活动（例如运动，饮食等）。另一方面，人类的生物系统既具有控制家庭保存或维持生命的活动和思维的CPU，可以控制自愿或有意识的活动。由于人类生物系统内部的房屋保存功能由CPU控制，因此人不知道它们。他只知道那些由心灵导演的活动。实际上是心灵本身，身体的其他部分都意识到按照指令进行的活动。鉴于处理器的差异，动物和人类生物系统功能所涉及的机制也将有所不同。 因此，必须根据古兰经揭示的系统配置差异来检查和解释古兰经启示，例如“动物看不到或听到的人”。鉴于处理器的差异，动物和人类生物系统功能所涉及的机制也将有所不同。因此，必须根据古兰经揭示的系统配置差异来检查和解释古兰经启示，例如“动物看不到或听到的人”。
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