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World File Search System信号处理器
可编程生物分子介导的处理器
每当提到“计算机”一词时，我们的直觉都会自动将其与监视器和键盘的图像相关联，或各种技术术语，例如中央程序单元（CPU）（CPU），随机访问存储器（RAM）和仅阅读内存（ROM）。这是因为我们已经习惯了通过使用通常称为数字计算机的设备来模拟计算的概念，这些设备包括在硅基板上组装的一系列功能性组件。自1970年代初期引入第一台数字计算机以来，提高了其计算能力 - 处理速度，并行性，最小化和能源效率 - 一直是最令人关注的问题。要满足对加工速度和并行性的不断增长的需求，必须减小单个晶体管元素的大小。，因此允许将其他处理单元包装在同一硅死亡上；但是，提高包装密度总是会带来问题，包括增加功耗和有问题的散热问题。此外，在制造数字计算机中，硅基质作为基础材料始终对健康和环境产生负面影响。1最重要的是，整个半导体行业正在迅速接近摩尔定律所预测的身体约束。2此外，基于
RISC-V 处理器的物理实现 - Aaltodoc
摘要 开源指令集架构 RISC-V 在首次发布后就引起了人们的关注。该 ISA 提供了一组精简且可扩展的指令，而不会损害典型处理器的任何功能。2020 年，阿尔托大学启动了一个 RISC-V 处理器项目，以在阿尔托大学开展处理器研究并将其用作其他项目的 CPU。在此项目期间，称为“A-core”的处理器已发展成为一个功能强大的内核，可以驱动各种外围设备并运行汇编或 C 程序。本论文的目标是通过开发基于 RISC-V 的自动化开发平台来设计 A-core 的完整物理实现。通过开发物理实现，可以在实际物理约束下验证和确认处理器。此外，物理实现允许更广泛地开发软件，将处理器用作教学和驱动其他芯片的一部分。在这项工作期间开发的基于 RISC-V 的自动化开发环境提供了设计和研究物理实现的工具。该环境还提供了验证和确认工具，以便能够以最小的缺陷制造实现。因此，A-core 的物理实现包括在设计过程中添加的所有功能，例如加速器、流水线和微小的结构变化，并使用自动化开发环境工具验证了设计。该设计最终被送去制造。从制造商那里到达后，必须通过测量来验证设计，之后才能说它完全可以正常工作，并且可以在阿尔托大学未来的工作中使用。
AK3918AV100 系列处理器功能列表
AK3918AV100 专为物联网摄像头 (IoT Camera) 应用而设计，是成本敏感型电子监控系统的关键组件之一。凭借智能 NPU (神经网络处理单元)、优化的图像信号处理算法和硬件 H.265/H.264 编码器，AK3918AV100 提供了增强的物体检测/跟踪和人脸检测/识别能力，以最低功耗提供高质量图片和低比特率视频编码。它还支持安全启动，以实现更好的安全级别。一组外围接口，如 UART、SPI、MMC/SD/SDIO、以太网 MAC 和 USB2.0，使 AK3918AV100 具有高可扩展性和高灵活性。同时，集成的快速以太网 PHY 收发器可以降低最终产品的物料清单 (BOM) 成本。产品开发套件包括用于物联网摄像头应用的硬件开发套件 (HDK)、软件开发套件 (SDK) 和工具，可供客户以最便捷的方式进行开发。
d-Wave量子处理器的Zephyr拓扑
d-Wave Systems Inc.（“ D-Wave”）保留其在此文档中的知识产权，此处参考的任何文件及其专有技术，包括版权，商标权利，工业设计权和专利权。D-Wave商标包括D-Wave®，Leap™Quantum Cloud Service，Ocean™，Advance™Quantum System，D-Wave 2000Q™，D-Wave 2X™和D-Wave徽标（“ D-Wave Marks”）。本文档中使用的其他标记是其各自所有者的属性。D-Wave does not grant any li- cense, assignment, or other grant of interest in or to the copyright of this document or any referenced documents, the D-Wave Marks, any other marks used in this document, or any other intellectual property rights used or referred to herein, except as D-Wave may expressly provide in a written agreement.
NX586“处理器P90概况表
■NX586提供了第六代技术学今天Nexgen的RISC86™Microharchitecture是第六代RISC原则在X86指令集中的首次完整应用，并包括排序执行，投机性执行，注册重命名，重命名和数据伪造。Intel必须等待奔腾*'Pro来利用这种高水平的技术。
具有定制的人工神经网络处理器...
摘要 — 本文介绍了一种具有自定义指令集架构的嵌入式可编程处理器的设计和实现，用于高效实现人工神经网络 (ANN)。ANN 处理器架构可扩展，支持任意数量的层和每层人工神经元 (AN) 数量。此外，该处理器支持具有任意 AN 间互连结构的 ANN，以实现前馈和动态循环网络。该处理器架构是可定制的，其中 AN 之间的输入、输出和信号的数值表示可以参数化为任意定点格式。本文介绍了一种设计的可编程 ANN 处理器的 ASIC 实现，用于具有多达 512 个 AN 和 262,000 个互连的网络，估计占用 2.23 mm2 的硅片面积，在 1.6 V 电源下以 74 MHz 运行，采用标准 32 nm CMOS 技术，功耗为 1.25 mW。为了评估和比较所设计的 ANN 处理器的效率，我们设计并实现了专用的可重构硬件架构，用于直接实现 ANN。本文介绍了所设计的可编程 ANN 处理器和 Xilinx Artix-7 现场可编程门阵列 (FPGA) 上的专用 ANN 硬件的特性和实现结果，并使用两个基准进行了比较，即使用前馈 ANN 的 MNIST 基准和使用循环神经网络的电影评论情绪分析基准。
数字信号处理器的快速 ASIC 设计
专用集成电路 (ASIC) 信号处理器对于实现现代应用的高性能和低功耗要求必不可少，但较长的开发时间是导致其采用率下降的一个障碍。其开发时间的很大一部分用于架构的设计和验证，其余部分则用于后端 ASIC 流程工作和芯片测试。敏捷硬件原则借鉴了类似的成功软件方法，以前应用于通用处理器，为继续开发片上信号处理系统 (SoC) 提供了一种有前途的解决方案。本文提出了一个数字信号处理 SoC 设计框架，该框架与敏捷设计原则相结合，支持快速原型设计和设计用于信号处理应用的 ASIC。首先，第 2 章探讨和分析了应用程序和现有的 ASIC 解决方案，以收集有用的属性和趋势。据此，第 3 章提出了一个通用信号处理 SoC 的模型。接下来，第 4 章介绍了一种新的 Chisel 生成器设计框架。Chisel 是一种用 Scala 编写的 DSL 硬件构造语言，允许在设计硬件时使用高级和函数式编程。该框架将通用处理器与信号处理加速器结合在一起，并提供了许多用于连接、内存映射和编程的库代码。当与敏捷设计流程相结合时，该框架支持 ASIC 的快速开发。加速器执行流信号处理以减轻 CPU 的高吞吐量计算内核负担。随着所需应用程序的处理单元的产生，处理从 CPU 转移到加速器。低速率处理任务在 CPU 上计算，这意味着流片按时进行并产生能够执行整个应用程序的工作芯片。第 5 章和第 6 章在两个独立的芯片上验证了该方法和提出的敏捷设计流程，涵盖两个应用程序和两个流程节点。 ASIC 谱仪 (Splash2) 的 RTL 由一个人在八周内设计完成，展示了 Chisel 快速构建处理元素生成器的强大功能。然后根据物理设计和时间线约束改进这些生成器并调整参数
Sitara™ 处理器上的 EtherCAT® (Rev. I)
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什么是 Akida 事件域神经处理器？
图 2：生物神经元是相互通信并在突触中存储信息的细胞。一个神经元可以有数十万个突触，其内容由传感输入动作电位回忆。神经元整合活跃突触的值，并在整合值达到或超过阈值时产生动作电位输出。人工神经网络模拟了类似的行为。
多核量子处理器的互连织物
近年来，我们目睹了量子技术的积极发展。如今，嘈杂的中等规模量子（NISQ）ERA中的技术[2]，人们可以在其中构建中间尺度的量子设备并使用大量数据进行复杂的实验（例如，请参见[3]）。在长期的未来中，我们预计将出现大规模，通用和耐断层的量子设备。量子技术与现有的经典数据科学和机器学习的结合可能使我们能够解决科学和行业中更具挑战性的问题。数据中心[4]是处理大规模数据的专用硬件的集合。除了从1940年代的大型计算机室（以ENIAC为代表）的悠久历史，数据中心还经历了互联网时代的复兴，以及云计算的兴起[5]。因此，我们期望应自然开发量子版本的数据中心，以满足即将到来的量子时代可能的大规模数据处理需求。我们的量子版本的数据中心需要在这种量子时代的信息科学中具有广泛的应用，包括量子计算[2]，[6] - [8]，量子通信[9] - [15]和量子传感[16] - [18]。这样的量子雅应该有哪种硬件形式？在这里，我们提出了量子数据中心（QDC）的概念[1]。我们指出，任何QDC都应包括两个自然部分：量子随机访问存储器（QRAM）[19] - [27]和量子网络[12]，[14]，[15]，[15]，[28] - [33]。我们认为QRAM的组合QRAM是一种量子记忆的特定类型，允许量子地址和输出的叠加，而量子网络则促进了量子量处理器之间跨物理距离之间的量子处理器之间的信息传输。