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World File Search System功率效率
使用 12LP 和 12LP+ 的 AI 云加速器
GlobalFoundries® (GF®) 的 12LP 和 12LP+ AI 加速器解决方案可以帮助解决这些内存和功率瓶颈问题，同时加速 AI 应用。这两款基于 FinFET 的解决方案提供 1 GHz 以上的性能，并采用专用 AI 创新，可显著提高功率效率和面积优势。12LP+ 以 GF 成熟的 14LPP/12LP FinFET 解决方案为基础，GF 已出货超过一百万片此类晶圆。
推进神经形态计算：利用大脑代码单元和基本代码单元的混合信号设计技术
摘要 —本文介绍了一种突破性的数字神经形态架构，该架构使用混合信号设计方法创新地集成了脑代码单元 (BCU) 和基本代码单元 (FCU)。利用开源数据集和材料科学的最新进展，我们的研究重点是提高神经形态系统的计算效率、准确性和适应性。我们方法的核心在于协调数字系统的精度和可扩展性与模拟处理的稳健性和能效。通过实验，我们证明了我们的系统在各种指标上的有效性。BCU 的准确度达到 88.0%，功率效率达到 20.0 GOP/s/W，而 FCU 的准确度达到 86.5%，功率效率达到 18.5 GOP/s/W。我们的混合信号设计方法显著改善了延迟和吞吐量，实现了低至 0.75 毫秒的延迟和高达 213 TOP/s 的吞吐量。这些结果牢固地确立了我们的架构在神经形态计算中的潜力，为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。我们的研究强调了混合信号神经形态系统的可行性及其在该领域发展中的前景，特别是在需要高效率和适应性的应用中。索引术语 — 神经形态计算、混合信号设计、大脑代码单元、基本代码单元。
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
PowerEdge R770规格表
Dell PowerEdge R770是一台2U，双插座服务器，旨在具有最佳功率效率和平衡性能的高性能计算，以提高数据中心的生产率。它可以平衡高级计算能力与创新的设计效率最大化机架利用率并最大程度地减少能源消耗。是虚拟化，云本地应用，大规模分析和分布式推论等工作负载的理想选择。PowerEdge R770针对企业和可扩展基础架构进行了专门构建，可轻松地集成到现有环境中，配备了带有E型核的两个Intel®Xeon®6处理器，它的每瓦提供1.69倍的性能比以前的型号高1.69倍，可提高功率效率和提高机架架子的型号。GPU支持的添加进一步扩大了计算能力，从而确保了较低能源使用的高性能。这些服务器可在后部I/O热过道和前I/O冷通道配置中使用。前I/O寒冷过道可提高可服务性，减少维护时间，并提高效率，可靠性和正常运行时间，并通过优化冷却和能源使用来支持您的可持续性目标。它还具有戴尔的智能和冷却技术，可用于空气冷却以大大减少能源消耗，从而有助于长期运营节省。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
模拟与数字：电路实现的比较...
传播频谱通讯系统的匹配的过滤器或相关器块占据了接收器的位置，仅在模拟RF-to-Base带或RF-to-to-if-to-if-if downversion电路中均位于数字数据删除电路之前。因此，可以通过数字或模拟电路技术实现匹配的过滤器。本文使用功率效率（作为信号完整性，滤波器大小，操作频率和技术缩放的函数）分析并比较了可编程par-allel匹配的滤波器的数字和模拟实现 - 作为比较的主要指标。提出了一种方法，并给出了指示多维设计空间数字电路比模拟效率更有效的结果，反之亦然。
ThinkPad X9-14 Gen 1-概述-Lenovo
功率效率功率模式所有电池寿命索赔的最大值均为最大值，并基于使用MobileMark®25，Jeita 3.0，连续1080p的1080p本地视频播放（使用具有150nits亮度和默认的量量级的默认媒体播放器）或Google Power Load Test（PLT）电池寿命寿命寿命测试。实际电池寿命会因许多因素而异，例如产品配置，软件，无线功能，电源管理设置和屏幕亮度。电池的最大容量将随时间，环境温度和使用而降低。请参阅Microsoft®链接，以获取有关Windows®PerformancePower Slider的更多信息。