XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功率效率
使用加固学习
量子热机是一个开放的量子系统，可以在微型或纳米级处进行热量与工作之间的转换。最佳地控制这种平衡系统是量子技术和设备的应用，是一项至关重要但又具有挑战性的任务。我们介绍了一个基于加强学习的一般型号框架，以识别平衡的热力学周期，这是量子热发动机和冰箱的功率和效率之间的最佳折衷。该方法不需要对量子热机，系统模型或量子状态的任何了解。相反，它仅观察到热通量，因此它既适用于模拟和实验设备。我们基于超导量子的实验现实冰箱模型以及基于量子谐波振荡器的热发动机测试我们的方法。在这两种情况下，我们都会确定代表最佳功率效率折衷的帕累托 - 前期和相应的周期。这种解决方案优于文献中提出的先前提案，例如优化的奥托周期，减少了量子摩擦。
蒂莫西·汉考克博士
Timothy Hancock 博士是雷神公司的首席工程研究员，专注于微电子计划和先进技术的转型。加入雷神公司之前，他曾担任美国国防高级研究计划局 (DARPA) 微系统技术办公室 (MTO) 的项目经理，其研究兴趣包括改善射频硬件的动态范围以及在带宽要求不断增加的情况下提高功率效率。加入 DARPA 之前，他曾担任麻省理工学院林肯实验室射频技术组的助理组长，负责领导微系统技术的技术和项目开发，涉及材料生长、设备开发以及集成电路和系统设计。作为麻省理工学院林肯实验室的一名工作人员，他开发了低功耗无线设备和 MIMO 通信系统，其工作重点是集成电路设计和无线系统设计。Hancock 博士拥有罗斯霍曼理工学院电气工程学士学位以及密歇根大学电气工程硕士和博士学位，并且是 IEEE 的高级会员。
海洋当前农场的最佳控制策略...
摘要 - 本文提出了一种自动化控制技术，该技术在多目标粒子群优化上构建，以增强风电场的运行，海洋发电厂和具有电池能量存储系统的光伏阵列。由于PV /风能 /潮汐的变化，并提高了连接到电池供电的存储系统的海上风电场和海洋动力站的效率，从而可以平滑动力生产，而预测的自动控制策略的目的是最大程度地减少动力波动和电压变化。电池储能网络与基于实时定价模型的优化需求响应策略一起使用，以提高稳定性和功率效率，降低总线电压的功率波动和变化，并解决可再生能源产生的不稳定。基于多目标粒子优化的能源管理编程模型将用于最大程度地减少运行成本，污染物排放，增加微电网运营商的需求响应益处，同时满足各种客户的负载需求限制，例如国内，商业和工业用户。
基于数据驱动的神经形态 DRAM 的 CNN 和 RNN 加速器
摘要 — 在硬件加速器上运行大型深度神经网络 (DNN) 所消耗的能量主要来自需要大量快速内存来存储状态和权重。目前，只有通过 DRAM 才能经济地满足这种大型内存需求。尽管 DRAM 是高吞吐量和低成本内存（成本比 SRAM 低 20 倍），但其较长的随机访问延迟不利于脉冲神经网络 (SNN) 中不可预测的访问模式。此外，从 DRAM 访问数据比使用该数据进行算术运算消耗的能量高出几个数量级。如果有本地内存可用且产生的峰值很少，则 SNN 是节能的。本文报告了我们在过去 5 年中在卷积和循环深度神经网络硬件加速器方面的发展，这些加速器利用了与 SNN 类似的空间或时间稀疏性，但即使使用 DRAM 来存储大型 DNN 的权重和状态，也能实现 SOA 吞吐量、功率效率和延迟。
神经处理单元每秒执行的 TERA 操作数 (TOPS)
在人工智能和机器学习时代，对高效、强大的硬件加速器的需求对于嵌入式系统和边缘设备的实时处理和低功耗至关重要。神经处理单元 (NPU) 旨在处理深度学习任务的高计算需求，其基准是其每秒执行大量操作的能力。评估 NPU 性能的主要指标是每秒万亿次操作 (TOPS)，这是一种计算吞吐量度量，代表每秒万亿次操作。本文探讨了 TOPS 作为关键性能指标的作用，研究了它如何影响从自动驾驶汽车到移动设备等各个领域的 NPU 设计、优化和应用。此外，我们讨论了仅依赖 TOPS 的局限性，包括由于功率效率、内存带宽和特定于模型的要求不同而导致的性能差异。通过分析案例研究并将 TOPS 与其他指标进行比较，本研究旨在全面了解 TOPS 如何影响 NPU 开发以及对推进 AI 驱动技术的更广泛影响。
硅光子8λx 32Gbps/λWDM收发器...
对带宽密度和功率效率的需求不断提高，促进了多项研究工作，以开发光学I/O，作为全电动I/O用于高性能和数据密集型计算的替代方案。将光学I/O迁移到XPU/ASIC/FPGA软件包更靠近，可以以节能方式传递必要的带宽。硅光子学（SIPH）非常适合满足该应用的挑战性要求，因为其集成和制造性很高。普遍认为，由于其较小的占地面积和谐振性，微孔调节器（MRM）是带宽密度缩放的关键组成部分，这使其自然地适合密集波长划分多路复用（DWDM）技术，这是满足这些出现的带宽要求的关键[1,2]。光学I/O的其他关键组件包括高速光电探测器，DWDM激光源和共同设计的CMOS电子IC（EIC），可提供所有所需的接口电路（SERDES，驱动程序，MRM Control，TIA等））。
d2.6路线图更新_UZH_TRT
2.2有效与渴望渴望的应用程序，神经形态计算的一个关键动机是，实现比现有解决方案明显更高的功率效率。 人工神经网络在传统硬件上运行时，会消耗大量能量。 ART GPU的状态消耗数百瓦，这限制了嵌入式系统上的神经网络的部署。 即使是消耗大型瓦特的超级计算机也无法模仿整个人的大脑，这限制了我们通过此类模拟来改善对大脑的理解的能力。 相比，人脑只能消耗20瓦。 大脑的能源效率为每秒数百次TERA操作，而现有的解决方案仅限于每秒进行几次TERA操作，每瓦。 通过在硬件级别上构建从大脑启发的计算机，神经形态计算渴望弥合这一能量效率差距。 例如，大脑中的感官计算通过基于事件的方式操作，在新信息到达或计算时，仅对信号进行采样和传输，从而实现了其效率的很大一部分。 尖峰体系结构本地支持此方案，从而通过基于事件的处理来支持效率提高。 然而，我们的目标是考虑人造和尖峰系统的广泛视角。2.2有效与渴望渴望的应用程序，神经形态计算的一个关键动机是，实现比现有解决方案明显更高的功率效率。人工神经网络在传统硬件上运行时，会消耗大量能量。ART GPU的状态消耗数百瓦，这限制了嵌入式系统上的神经网络的部署。即使是消耗大型瓦特的超级计算机也无法模仿整个人的大脑，这限制了我们通过此类模拟来改善对大脑的理解的能力。相比，人脑只能消耗20瓦。大脑的能源效率为每秒数百次TERA操作，而现有的解决方案仅限于每秒进行几次TERA操作，每瓦。通过在硬件级别上构建从大脑启发的计算机，神经形态计算渴望弥合这一能量效率差距。例如，大脑中的感官计算通过基于事件的方式操作，在新信息到达或计算时，仅对信号进行采样和传输，从而实现了其效率的很大一部分。尖峰体系结构本地支持此方案，从而通过基于事件的处理来支持效率提高。然而，我们的目标是考虑人造和尖峰系统的广泛视角。
5 纳米技术节点设计中的碳纳米管 SRAM...
摘要 — 在本文中，我们提出了一种基于碳纳米管 (CNT) 场效应晶体管 (CNFET) 的静态随机存取存储器 (SRAM) 设计，该设计在 5 纳米技术节点上基于性能、稳定性和功率效率之间的权衡进行了优化。除了尺寸优化之外，还评估和优化了包括 CNT 密度、CNT 直径和 CNFET 平带电压在内的物理模型参数，以提高 CNFET SRAM 性能。基于亚利桑那州立大学 [ASAP 7 纳米 FinFET 预测技术模型 (PTM)] 库，将优化的 CNFET SRAM 与最先进的 7 纳米 FinFET SRAM 单元进行了比较。我们发现，与 FinFET SRAM 单元相比，所提出的 CNFET SRAM 单元的读取、写入 EDP 和静态功率分别提高了 67.6%、71.5% 和 43.6%，稳定性略好。 CNFET SRAM 单元内部和之间的 CNT 互连被视为构成全碳基 SRAM (ACS) 阵列，本文第二部分将对此进行讨论。本文实施了一个具有铜互连的 7 纳米 FinFET SRAM 单元并将其用于比较。
光子学
IBER视网网络在技术基础架构中是关键的，它是全球通信的主要渠道。追求此类网络的性能的提高强调了综合硅光子学（SIPH）的重要性，硅光子学（SIPH）是一个重新定义光网络容量和数据传输速率的现场。然而，纯粹基于硅的技术在光子学上有局限性，尤其是功率效率，设备尺寸/密度和生产产量，需要替代。la luce cristallina（LLC）处于这种转化的最前沿，强调了在半导体应用中结晶官能氧化物的整合。LLC的任务是通过在硅和其他半导体上整合的晶体氧化物整合到其座右铭中推动半导体技术创新的。这种方法利用了薄膜晶体氧化物的各种电子，光学和机械性能，有望在半导体行业进行革命。他们的初始产品是制造与CMOS铸造厂完全兼容的强电磁材料的8-和12英寸晶片的制造。
数据库服务器生命周期中的生态效率案例
与其他软件系统一样，数据库系统也受益于硬件性能的提升。长期以来，由于硬件功能的指数级提升，购买新硬件可以显著提高软件效率。硬件制造中的物理限制已将以前的利基设计带入标准组件，例如多核和专用电路。即使有了这些新设计，硬件改进也在减少，而软件和应用程序仍然变得越来越复杂，对资源的要求也越来越高。考虑到硬件制造的资源消耗，硬件的理想生命周期自然必须从效率方面延伸。在本文中，我们尝试估计数据库硬件生命周期持续时间的效率。我们使用公开的性能数字以及我们自己的基准来计算硬件性能改进的减少，并将它们与指定的热设计功率相关联以获得功率效率。结合对硬件和电力生产碳强度的估计，我们挑战了当前关于硬件更换频率的观点，并尝试为数据库部署的理想硬件生命周期建立新的经验法则。我们为未来的研究趋势提供了机会。