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RISC-V 处理器中的 CSD 驱动加速
摘要。本文介绍了一种可综合的 µ 架构设计方法，通过在处理器流水线内的执行阶段利用规范有符号数字 (CSD) 表示来提高给定 RISC-V 处理器架构的性能。CSD 是一种独特的三进制数系统，无论字长 N 是多少，都可以在常数时间 O (1) 内实现无进位/无借位加法/减法。CSD 扩展以 Potato 处理器为例进行了演示，这是一种简单的 RISC-V FPGA 实现。但是，该方法原则上也可以应用于其他实现。我们通过 CSD 实现的性能提升需要二进制和 CSD 表示之间的转换开销。该开销通过扩展到七级流水线架构来补偿，该架构具有三步执行阶段，可提高吞吐量和工作频率并实现循环展开，这在具有连续计算的应用中尤其有利，例如信号处理。根据实验结果，我们将基于 CSD 的三元解决方案与原始实现进行了比较，后者使用通常的纯二进制数表示操作数。与 FPGA 上的原始 RISC-V 处理器相比，我们的方法实现了 2.41 倍的运行频率提升，其中超过 20% 的增益归功于 CSD 编码。对于计算密集型基准测试应用程序，这种增强使吞吐量提高了 2.40 倍，执行时间缩短了 2.37 倍。
玛丽安：带有ZVK矢量加密扩展的开源RISC-V处理器
RISC-V矢量加密扩展（ZVK）在2023年批准并集成到2024年的ISA主要手册中。这些表面支持在矢量寄存器文件上运行的高速对称加密（AES，SHA2，SM3，SM4），并且由于数据并行性而对标量密码扩展（ZK）提供了显着的性能改进。作为批准的扩展名，ZVK由编译器工具链提供支持，并且已经集成到流行的加密中间件（例如OpenSSL）中。我们报告了玛丽安（Marian），这是带有ZVK扩展程序的向量处理器的第一个开源硬件实现。设计基于纸浆“ ARA”矢量单元，该矢量单位本身就是流行的CVA6处理器的扩展。该实现位于SystemVerilog中，并已使用Virtex Ultrascale+ FPGA原型制作进行了测试，其计划的磁带针对22nm的过程节点。我们对矢量密码学对处理器的架构要求进行分析，以及对我们实施的绩效和面积的初步估计。
适用于外太空的 64 位微处理器
自从当时被认为是开创性的太空级处理器首次亮相以来，二十年来世界发生了翻天覆地的变化。该处理器被用于 NASA 的任务，例如追逐彗星的“深度撞击”航天器和“好奇号”火星探测器。世界经济论坛发布的一份报告估计，太空硬件和太空服务业将以 7% 的复合年增长率增长，从 2023 年的 3,300 亿美元增至 2035 年的 7,550 亿美元。为支持多样化和不断增长的全球太空市场以及快速增长的各种计算需求（包括更多自主应用），Microchip 推出了其计划中的 HPSC 系列 PIC64 微处理器的首批产品。与之前的航天计算解决方案不同，Microchip 为 NASA 以及更广泛的国防和商业航空航天业提供的抗辐射和容错 PIC64-HPSC 芯片集成了 RISC-V CPU，并增强了矢量处理指令扩展，以支持 AI/ML（人工智能/机器学习）应用。MPU（微处理器单元）还具有一套标准化接口，包括两个 CAN CC（经典）端口。令人惊讶的是，不支持 CAN FD（灵活数据速率）。正在组建合作伙伴生态系统，以加快集成系统级解决方案的开发。该生态系统包括单板计算机 (SBC)、太空级配套组件以及开源和商业软件合作伙伴网络。
一个基于晶格的高效晶格后加密处理器，用于物联网应用
•基于定制的晶格PQC处理器，用于效率，硬件资源和灵活性•使用SIMD并行性进行效率计算•具有双标志路径的效率存储器访问•通过精细粒度重复资源的灵活性
Intel®Xeon®6处理器家族
在工作负载频谱的极端，P核为计算密集型，基于向量的工作负载（例如AI）提供了最佳解决方案。电子访问最适合于任务并行基于标量的工作负载，例如微服务。在这些极端之间，两个微体系结合结合在一起，允许高度用途和互补的解决方案。例如，具有ETEL 6处理器具有电子芯的系统可用于保护功率，以便在具有p-ocors的Intel Xeon 6处理器上运行的AI和科学工作负载可用。数据中心使用Intel Xeon 6处理器与P-cores和具有电子核的Intel Xeon 6处理器混合在一起，可以利用其平台通用性，从一个核心类型过渡到另一个核心类型，具体取决于性能和功率需求。广泛的选项组合使数据中心可以随着业务的增长而扩展。
迈向量子处理器的可扩展性
量子信息处理为计算提供了更通用的概念，有望比传统计算机更高效。通过将信息编码在纠缠量子态中，某些算法（例如整数分解）有望实现比最知名的传统变体指数级加速。捕获离子是量子信息处理这一高度活跃领域的领先技术之一。它们允许原理验证演示，但仍然仅限于对数十个量子比特的操作。将这些系统扩展到其计算能力超过传统计算机能力的规模仍然是一项非常具有挑战性的任务。在本论文的范围内，对低温离子捕获装置进行了修改和表征，目的是展示可扩展量子计算的构建模块。本论文介绍了三个相互关联的项目。第一个项目涉及实验装置本身，该装置内有一个分段表面陷阱，能够捕获 40 Ca + 和 88 Sr + 离子。我们描述了该装置和实施的修改以及为评估其性能而执行的特性测量。然后使用该装置开发和评估一种用于纠缠门的新型校准算法。量子门操作的性能由实验决定，取决于操作参数的确定和设置的准确性，以及这些参数的稳定性。开发的校准协议可以自动估计和调整被广泛用于离子阱量子信息处理器的两量子比特 Mølmer-Sørensen 纠缠门操作的实验参数。使用贝叶斯参数估计的协议在不到一分钟的时间内完成，由于校准错误导致的剩余中位门不保真度小于退相干源给出的不保真度。最后，使用了一种新颖的门方案来演示混合物种纠缠，它可以实现按顺序读出而不会扰乱整个寄存器，这是纠错的关键因素。相同的门方案也可用于在量子比特之间产生纠缠，这是量子位的概括。通过使用每个离子的更多级别，可以在相同数量的粒子中编码更多信息，从而增加量子计算希尔伯特空间的大小。
SECP256R1对STM32微处理器上的椭圆曲线加密的实施和性能评估
摘要 - 在层面系统中使用物联网（IoT）设备的使用已越来越流行。这些设备随着人们的流行而容易受到网络攻击的影响。为了保护网络攻击而进行的加密操作对于在开放网络中产生快速结果而不是减慢网络流量至关重要。因此，为了提高通信安全性，在文献中进行了有关在物联网设备中使用不对称加密和对称加密一起进行的研究，以进行关键共享，加密，解密，数据签名以及验证签名数据等活动。在这项研究中，我们首先提出了从服务器操作的物联网设备的加密系统。然后，我们对提案进行绩效分析。尤其是，我们在SECP256R1椭圆曲线上评估了椭圆曲线Diffie-Hellman键交换和椭圆曲线数字签名算法，并通过32位STM32F410RB核开发板上的32位STM32F410RBIT STM32F410RBIT STM32F410RBIT STMICC库进行了Micro UECC库AES对称加密。索引条款 - 键交换，数字签名，椭圆曲线，secp256r1，iot
高度集成的嵌入式处理器如何推进工业机器人技术
使用像Technexion Rovy-4VM这样的SOM，设计人员可以在简化设计过程的模块周围开发其AMR产品。ROVY-4VM在单个PCB上集成了处理器，电源管理IC（PMICS）和内存（DDR，UFS，SPI和Flash），该PCB已对其进行了充分测试和生产准备，并且处理器的其余剩余外围设备可方便地路由到板上到板到板到板上的高密度高密度互连（HDI）。虽然设计师可以自由从头开始设计带有其选定功能的载体板，但TechNexion创建了Rovy-4VM-EVK，这是ROVY-4VM的完整以AMR为中心的套件（如图2中的AMR演示所示）。该套件可用作参考设计，以快速启用使用FPD-Link™III技术（Techn-3P-VLS3-X-SL）等功能，添加多达8倍的插件相机（Techn-3p-vls3-X-SL），并添加显示器（还具有FPDLink III），并通过标准或单一的端口端口来扩展Ethernet端口，并使用标准或易于的Ethernet Ethernet和Sissicle Ethernet和Singles gb。和发展。
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。