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随机游走：算法与应用的回顾
摘要 —随机游动是一种随机过程，它描述了数学空间中包括一系列随机步骤的路径。它在数学和计算机科学等各个学科中越来越受欢迎。此外，在量子力学中，量子游动可以看作是经典随机游动的量子类似物。经典随机游动和量子游动可用于计算节点之间的接近度并提取网络中的拓扑结构。各种随机游动相关模型可以应用于不同领域，这对链接预测、推荐、计算机视觉、半监督学习和网络嵌入等下游任务具有重要意义。在本文中，我们旨在对经典随机游动和量子游动进行全面的回顾。我们首先回顾了经典随机游动和量子游动的知识，包括基本概念和一些典型算法。我们还从时间复杂度的角度比较了基于量子游动和经典随机游动的算法。然后介绍它们在计算机科学领域的应用。最后，我们从效率、主内存容量和现有算法的计算时间的角度讨论了尚未解决的问题。本研究旨在通过同时探索随机游动和量子游动来为这一不断发展的研究领域做出贡献。
![arXiv:2001.06598v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 18 日](/simg/1\174a048da60bba0d61b6f8525514decca7ba7608.webp)
arXiv:2001.06598v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 18 日
对于某些问题，量子计算有望比传统计算具有显著的计算优势。然而，量子硬件的错误率比传统硬件高得多。因此，需要进行广泛的量子纠错才能执行有用的量子算法。解码器是纠错方案的关键组件，其作用是比错误在量子计算机中积累的速度更快地识别错误，并且必须使用最少的硬件资源来实现，才能扩展到实际应用的范围内。在这项工作中，我们考虑了表面码纠错，这是量子计算中最流行的纠错码系列，我们为 Union-Find 解码算法设计了一个解码器微架构。我们提出了一种三阶段全流水线硬件实现的解码器，可显著加快解码器的速度。然后，我们优化了同时对量子计算机的所有逻辑量子位执行纠错所需的解码硬件数量。通过在逻辑量子位之间共享资源，我们将硬件单元数量减少了 67%，内存容量减少了 70%。此外，我们使用低开销压缩算法将解码过程所需的带宽减少了至少 30 倍。最后，我们提供了数值证据，证明我们优化的微架构可以快速执行，足以纠正量子计算机中的错误。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器 - cloudfront.net
在训练场景中，英特尔® Gaudi® 3 加速器相对于上一代产品几乎所有的先进功能都发挥了作用。由于训练场景是计算密集型的，因此增加的计算比率可带来立竿见影的效果。增加的 HBM 带宽允许更大的计算来体现增加的计算能力。此外，更大的 HBM 容量也有助于提高性能。更大的 HBM 容量允许增加批处理大小，从而实现更高的计算利用率，并避免重新计算某些部分工作负载或避免模型并行拆分，从而在运行时增加网络操作。一般而言，LLM 推理吞吐量由可用的 HBM 带宽决定，可用于读取模型参数和上下文窗口。将英特尔® Gaudi® 3 加速器与英特尔® Gaudi® 2 加速器进行比较时，我们发现对于小型 LLM（13B 大小的模型或更小），加速比与两代加速器之间的 HBM 带宽比率相似，大约为 1.5 倍。然而，当比较较大的 LLM 模型（如 LLama-70B 和 Falcon-180B）时，我们看到改进大于 HBM 带宽比，并且超过了 2 倍的比率。更大的改进是由于英特尔® Gaudi® 3 加速器可用的内存容量更大。这种更大的容量允许使用更大的批处理大小，因此可以在给定的时间内处理更多的样本。
量子随机存取存储器的系统架构
量子算法基于量子力学原理，有望解决现有最佳经典算法无法解决的问题。实现这种加速的一个重要部分是量子查询的实现，即将数据读入量子计算机可以处理的形式。量子随机存取存储器 (QRAM) 是一种很有前途的量子查询架构。然而，在实践中实现 QRAM 带来了重大挑战，包括查询延迟、内存容量和容错性。在本文中，我们提出了第一个 QRAM 端到端系统架构。首先，我们介绍了一种新型 QRAM，它混合了两种现有的实现，并在空间（量子位数）和时间（电路深度）上实现了渐近优越的扩展。与经典虚拟内存一样，我们的构造允许查询比硬件中实际可用的虚拟地址空间更大的虚拟地址空间。其次，我们提出了一个编译框架，用于在实际硬件上合成、映射和调度 QRAM 电路。我们首次展示了如何将大规模 QRAM 嵌入二维欧几里得空间（例如二维方格布局），同时将路由开销降至最低。第三，我们展示了如何利用所提出的 QRAM 固有的偏置噪声弹性，在噪声中型量子 (NISQ) 或容错量子计算 (FTQC) 硬件上实现。最后，我们通过经典模拟和量子硬件实验对这些结果进行了数值验证。我们新颖的基于 Feynman 路径的模拟器可以高效地模拟比以前更大规模的噪声 QRAM 电路。总的来说，我们的结果概述了实现实用 QRAM 所需的软件和硬件控制集。
低功耗、可扩展、兼容 BEOL 的 IGZO TFT eDRAM 电荷域计算
摘要 — 在有限的芯片占用空间和能源供应下，边缘人工智能 (AI) 的快速发展对边缘设备的数据密集型神经网络 (NN) 计算和存储提出了很高的要求。作为一种有前途的节能处理方法，内存计算 (CiM) 近年来在缓解数据传输瓶颈的努力中得到了广泛的探索。然而，片上内存容量较小的 CiM 会导致昂贵的数据重新加载，限制了其在大规模 NN 应用中的部署。此外，先进 CMOS 缩放下增加的泄漏降低了能源效率。在本文中，采用基于铟镓锌氧化物 (IGZO) 薄膜晶体管 (TFT) 的器件电路协同来应对这些挑战。首先，提出了 4 晶体管 1 电容器 (4T1C) IGZO eDRAM CiM，其密度高于基于 SRAM 的 CiM，并且通过较低的器件泄漏和差分单元结构增强了数据保留。其次，利用新兴全通道 (CAA) IGZO 器件的后端 (BEOL) 兼容性和垂直集成，提出了 3D eDRAM CiM，为基于 IGZO 的超高密度 CiM 铺平了道路。提出了包括时间交错计算和差分刷新在内的电路技术，以保证大容量 3D CiM 下的准确性。作为概念验证，在代工厂低温多晶和氧化物 (LTPO) 技术下制造了一个 128 × 32 CiM 阵列，展示了高计算线性度和长数据保留时间。在扩展的 45nm IGZO 技术上的基准测试显示，仅阵列的能效为 686 TOPS/W，考虑外围开销时为 138 TOPS/W。
marsurf ps1 i 绝对机动性
测量单位 公制、英寸 测量原理 触针法 传感器 电感式滑动传感器，2 μm (80 μin) 触针尖端，测量力约 0.7 mN 参数 Ra、Rq、Rz 相当于 Ry (JIS)、Rz (JIS)、Rmax、Rp、Rp (ASME)、Rpm (ASME)、Rpk、Rk、Rvk、Mr1、Mr2、A1、（24，带公差限值）A2、Vo、Rt、R3z、RPc、Rmr 相当于。至 tp (JIS、ASME)、RSm、R、Ar、Rx 语言 14 种，包括 3 种亚洲语言 测量范围 350 μm、180 μm、90 μm（自动更改） 轮廓分辨率 32 nm、16 nm、8 nm（自动更改） 滤波器* 相位校正轮廓滤波器（高斯滤波器）符合 DIN EN ISO 11562，特殊滤波器符合 DIN EN ISO 13565-1，ls 滤波器符合 DIN EN ISO 3274（可禁用） 截止 lc* 0.25 mm、0.8 mm、2.5 mm；自动（0.010 in、0.030 in、0.100 in） 扫描长度 Lt* 1.75 mm、5.6 mm、17.5 mm；自动（0.069 in、0.22 in、0.69 in） 扫描长度（根据 MOTIF）1 mm、2 mm、4 mm、8 mm、12 mm、16 mm（0.040 in、0.080 in、0.160 in、0.320 in、0.480 in、0.640 in） 短路截止* 可选 评估长度 ln* 1.25 mm、4.0 mm、12.50 mm（0.050 in、0.15 in、0.50 in） 取样长度数量 n* 可选：1 至 5 校准功能 动态 内存容量 最多 15 个轮廓，最多 16 个轮廓20,000 个结果 其他功能 设置屏蔽（代码保护）、日期/时间 尺寸 140 mm × 50 mm × 70 mm (5.51 in × 1.97 in × 2.76 in) 重量 400 g (0.88 lbs) 电池 锂离子电池 接口 USB、MarConnect (RS232) 长距离电源 100 V 至 264 V
量子比特和连续变量量子库计算中非线性的分析证据
复杂网络是社会、生物、物理和工程系统中的重要范式，用于理解新兴行为、弹性、可控性、影响力和传输等多种现象 [1-11]。人们广泛关注的一个问题是复杂网络中的信息动力学，以了解传播、存储和处理等方面 [12]。经典系统中已经考虑了这些方面，突出的例子包括万维网、大脑和机器学习中的神经网络。近年来，人们还探索了基于量子系统设计网络的可能性 [13,14]。据报道，复杂网络在量子通信 [15,16]、量子生物学 [17-19] 和新兴量子现象 [20-25] 中都有应用。在这些情况下，网络链接可以通过 (量子) 节点之间的相干耦合 [ 26 – 32 ] 以及通过量子关联 [ 21 ， 33 ， 34 ] 或传输信号 [ 35 – 37 ] 来建立，重点是高效、安全的能量和信息传输以及新出现的复杂现象。最近，人们也开始探索量子网络处理信息的能力。通过结合神经网络的性质和量子领域独有的特征，量子神经网络有望比经典神经网络提供多种优势，例如有效维度更高、内存容量呈指数级增长，以及训练和学习速度更快 [ 38 ， 39 ]。在此背景下，最近还提出了基于量子比特网络将储存器计算 (RC) 扩展到量子领域的首个提案 [ 40 ]。 RC 是一种三层（循环）神经网络，特别适合解决时间任务 [41]。近年来，经典 RC [41-43] 的几种实现已在光子学、自旋电子学、力学和生物系统 [44-53] 中得到实现。众所周知，通过利用高维物理系统、内部存储器和非线性，RC 可以实现良好的性能 [41,54]。至于系统规模，可以在经典系统中考虑大型储存器网络，或者在量子系统中作为一种有前途的替代方案。事实上，对于量子网络，即使节点数量减少也能显示出巨大的希尔伯特空间，这是扩展 RC 的主要动机之一
B.Sc.计划化学03-年BCA计划B.Sc.计划化学03-年BCA计划
C1BCA1T1 Paper-1理论04 04 3HRS 20 80 100课程结果（CO）：完成（理论）后，学生将能够：CO 1：熟悉基本概念和计算机编程。co 2：通过在C. 3中开发和执行程序来学习编程的基本概念：专注于结构化程序。co 4：各种构造及其语法。总HRS。：60单位1 15小时。计算机基础：计算机的历史和演变。计算机的特征，类型和一代。系统逻辑组织：von -Neumann的计算机概念具有框图：计算机及其功能的组件。输入设备，输出设备，存储设备。处理器和主内存：中央处理单元：Alu＆Cu。处理器和主内存的体系结构，处理器寄存器，主内存：主内存的组织，主内存容量。RAM，ROM，PROM，EPROM，EEPROM，缓存内存。计算机软件：软件类型：系统软件和应用程序软件。翻译人员：编译器，解释器链接器，加载程序和编辑器。计算机语言：机器级别，汇编级别和高级，其优点和缺点。计划计算机程序：算法，流程图和伪代码。II II 15小时。 C介绍C：c的视图：简介。 C的重要性和特征C的结构。 样本C程序。 创建和执行C程序。 C程序执行的框图。 基本概念：C字符集。 数据类型。II II 15小时。C介绍C：c的视图：简介。C的重要性和特征C的结构。样本C程序。创建和执行C程序。C程序执行的框图。基本概念：C字符集。数据类型。c代币：关键字，标识符，常数和变量。变量的声明和初始化。符号常数。格式I/O函数：printf和scanf：控制刺和逃脱序列，带有printf函数的输出规格。未格式化的I/O函数以读取和显示单个字符和一个字符串：getChar，putchar，获取和放置功能。运营商和表达式：算术运营商，关系运营商，逻辑运营商，分配运营商，增量和减少操作员，位操作员，有条件的操作员和特别操作员。计算问题，操作员优先级和联合性。评估算术表达式，类型转换。II I单元I 15小时。 控制结构（分支和循环）：if语句的决策：简单，如果，if_else语句，嵌套if_else and else_if梯子。 开关案例语句。 goto，休息并继续语句。 循环语句：条目控制和退出控制，而do-while＆for循环。 嵌套环。II I单元I 15小时。控制结构（分支和循环）：if语句的决策：简单，如果，if_else语句，嵌套if_else and else_if梯子。开关案例语句。goto，休息并继续语句。循环语句：条目控制和退出控制，而do-while＆for循环。嵌套环。