XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加速的
将加速的AI和图形功能带到边缘
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由前冰湖加速的更新世冰川终止
摘要。在过去80万年的冰川周期中，欧亚大陆和北美被大型冰盖覆盖，导致高达100 m的海平面变化。虽然晚更新世冰川周期通常持续80 000 - 112万年，但终止阶段仅在10 000年内完成。在这些冰川终止期间，北美和欧亚冰盖撤退了，在冰片边缘前造成了大型的前冰湖。沿冰期湖泊在北美和欧亚冰盖的南部边缘的冰架上促进冰架上加速冰川。这些冰架的特征是基础熔化，低表面高程和底座上可忽略不计的摩擦。在这里，我们使用冰片模型来量化前后湖泊对晚期更新世冰川终止的（组合）影响，通过检查其与冰川等静态调节（GIA）和基础滑动的相互作用。我们发现，冰期湖泊的加速冰盖的脱气主要是因为冰架下没有基部摩擦。如果将接地冰下的摩擦施加到冰冰上，则全脱裂料会被几千年推迟，从而导致冰期冰期剩余的冰，没有形成广泛的冰架。此外，湖泊冰架下熔体速率的巨大不确定性转化为终止终止的不确定性。冰期湖是由冰盖撤退后留下的陆地上的凹陷而产生的。这是 -前进湖泊的深度，大小和时机取决于基岩反弹的速度。我们发现，如果基岩在几个世纪内反弹（而不是几千年），则冰盖的质量损失率将大大降低。
对称硅微孔谐振器光学横杆阵列，用于加速的推理和训练
摘要：光子综合电路正在成为一个有前途的平台，用于加速深度学习中的矩阵乘法，利用光的固有平行性质。尽管已经提出并证明了各种方案是为了实现这种光子矩阵加速器，但由于在光子芯片上直接芯片后反向传播的困难，使用光子加速器对人工神经网络的原位培训仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个具有对称结构的硅微孔谐振器（MRR）光学横杆阵列，该横梁允许简单的芯片反向传播，有可能使深度学习的推理和训练阶段加速。我们在Si-On-On-On-On-On-On-On-On-On-On平台上演示了一个4×4电路，并使用它来执行简单神经网络的推理任务，用于对虹膜花进行分类，从而达到了93.3％的分类精度。随后，我们使用模拟的芯片反向传播训练神经网络，并在训练后同一推理任务中达到91.1％的精度。此外，我们使用9×9 MRR横梁阵列模拟了卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，以执行卷积操作。这项工作有助于实现紧凑和节能的光子加速器进行深度学习。
用于节能AI加速的集成硬件和软件边缘平台
实时AI处理申请：财务，制造，机器人技术，5G基础设施，智能城市，汽车，自动驾驶系统，Survellienace，Securitienace，Security and Defense。
用于边缘 AI 加速的无溢出计算内存
图3.逐层 CNN 量化策略概述。虽然可以进行进一步的优化操作 (a)，但选择对 MAC 周期数减少影响最大的操作并将其应用于模型 (b)。然后，再训练阶段将补偿由于 IMO 或 BO 的位宽减少而导致的准确度下降 (c)。如果违反了准确度约束 (d)，则恢复先前的配置 (e)，并从候选优化列表中删除当前操作 (f)。
随机晶格上的量子行走：扩散、局域化和参数量子加速的缺失
离散时间量子游动是经典随机游动的量子泛化，为凝聚态系统的量子信息处理、量子算法和量子模拟提供了框架。量子游动的关键特性是其量子信息应用的核心，与经典随机游动相比，量子游动在传播中可以实现参数量子加速。在这项工作中，我们研究了量子游动在渗透产生的二维随机晶格上的传播。在拓扑和平凡分步游动的大规模模拟中，我们在不同的时间尺度上确定了不同的预扩散和扩散行为。重要的是，我们表明，即使是任意弱的随机移除晶格位点浓度也会导致超扩散量子加速的完全崩溃，从而将运动降低为普通扩散。通过增加随机性，量子游动最终会由于 Anderson 局域化而停止扩散。在局域化阈值附近，我们发现量子游动变为亚扩散。量子加速的脆弱性意味着随机几何和图上的量子游动的量子信息应用将受到巨大限制。
算法量子加速的演示
尽管量子计算机的性能日益强大，但使用当今的非容错设备进行可证明的算法量子加速的实验演示仍然难以实现。在这里，我们明确地在 Oracle 模型中展示了这种加速，并以解决问题时间指标与问题规模的缩放比例来量化。我们利用两个不同的 27 量子位 IBM Quantum (IBMQ) 超导处理器实现了单次 Bernstein-Vazirani 算法，该算法解决了识别每次 Oracle 查询后都会发生变化的隐藏位串的问题。当量子计算受到动态解耦保护时，仅在两个处理器中的一个上观察到加速，但如果没有动态解耦，则不会出现加速。这里报告的量子加速不依赖于任何额外的假设或复杂性理论猜想，并在具有 Oracle 和验证器的游戏环境中解决了真正的计算问题。