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多核量子处理器的互连织物
近年来，我们目睹了量子技术的积极发展。如今，嘈杂的中等规模量子（NISQ）ERA中的技术[2]，人们可以在其中构建中间尺度的量子设备并使用大量数据进行复杂的实验（例如，请参见[3]）。在长期的未来中，我们预计将出现大规模，通用和耐断层的量子设备。量子技术与现有的经典数据科学和机器学习的结合可能使我们能够解决科学和行业中更具挑战性的问题。数据中心[4]是处理大规模数据的专用硬件的集合。除了从1940年代的大型计算机室（以ENIAC为代表）的悠久历史，数据中心还经历了互联网时代的复兴，以及云计算的兴起[5]。因此，我们期望应自然开发量子版本的数据中心，以满足即将到来的量子时代可能的大规模数据处理需求。我们的量子版本的数据中心需要在这种量子时代的信息科学中具有广泛的应用，包括量子计算[2]，[6] - [8]，量子通信[9] - [15]和量子传感[16] - [18]。这样的量子雅应该有哪种硬件形式？在这里，我们提出了量子数据中心（QDC）的概念[1]。我们指出，任何QDC都应包括两个自然部分：量子随机访问存储器（QRAM）[19] - [27]和量子网络[12]，[14]，[15]，[15]，[28] - [33]。我们认为QRAM的组合QRAM是一种量子记忆的特定类型，允许量子地址和输出的叠加，而量子网络则促进了量子量处理器之间跨物理距离之间的量子处理器之间的信息传输。
量子信息处理器的串扰理论及其缓解方法
本论文的第二部分详细介绍了我们通过实验表征和有效缓解固定频率超导量子比特串扰的尝试。我们遇到的第一个障碍是了解串扰对系统的影响。当串扰较弱时，现有方法很难奏效，因此我们开发了一种测量串扰的新方法。我们需要解决的第二个问题是验证我们的模型是否正确。利用我们第一次测量的结果，我们将预测的演变与与测量过程截然不同的环境中实验数据进行比较。我们发现实验和理论之间具有很好的一致性，表明该模型是合理的。本次调查中最后一个未解决的难题是使用此模型来缓解串扰，我们的研究仍在进行中。
使用深度学习处理器的 FPGA 和 SoC 人工智能工作流程
在 FPGA 上高效部署月球陨石坑探测深度神经网络 ▪ 将深度学习模型部署到 FPGA/SoC 平台上 ▪ 通过目标分析和量化工作流程优化模型性能 ▪ 为深度学习应用预处理传感器数据
OSD32MP2X-PM - ST STM32MP2处理器 + DDR4 SIP
请注意，数据表的内容如有更改，恕不另行通知。在没有设备规范表格的情况下，夏普对使用目录，数据书等中显示的任何尖锐设备在设备中可能发生的任何缺陷概不负责。接触夏普，以便在使用任何锋利的设备之前获得最新的设备规范表。
Intel第四代Xeon可伸缩处理器已启动为...
从根本上讲，英特尔主张内置的加速能力可以有效地提高CPU核心计数和复杂性的性能。从我们看来，英特尔已经证明了前一代Xeon可伸缩处理器在特定的现实世界中每瓦提供突破性的性能，已经具有广泛的可信度。因此，客户和用户获得了更有效的CPU使用，减少功耗和提高投资回报率的范围。总的来说，英特尔通过英特尔内置加速器创新，英特尔正在重新定义竞争格局，以使内置加速能力和每核绩效在数据中心和云环境中最高的选择标准。
利用第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器和 Kubernetes/Kubeflow 提升端到端企业 AI 的性能和可扩展性
在本设计测试中，我们使用 BERT-Large 无大小写（全词掩码）预训练模型作为模型检查点。该模型包含 3.4 亿个参数。我们使用斯坦福问答数据集 (SQuAD) v1.1 数据集进行微调分析。用例要求按照英特尔架构 Model Zoo 在线存储库文档 中所述执行。为了展示使用可扩展端到端企业 AI 堆栈解决方案进行 BERT-Large 微调的性能和可扩展性，我们使用了潜在的英特尔优化，例如针对 oneDNN 优化的 TensorFlow 和用于分布式训练的 Horovod。Horovod 与英特尔® MPI 库 一起部署，进一步利用了英特尔在 MPI 层的优化。我们使用容器映像和一组 MPIJob 规范文件在 Kubeflow 的训练运算符上运行 BERT-Large 工作负载。
分布式量子计算中的概率感知量子比特到处理器映射
量子计算具有令人兴奋的潜力，但当前的技术障碍在于单个处理器中的量子比特数量有限。解决这一挑战的一种方法是将小型、专用的量子处理器组装成一个更大的计算系统，称为分布式量子计算。在这项工作中，我们专注于分布式量子计算中的一个关键问题：如何将特定量子电路的逻辑量子比特映射到异构量子网络中的不同处理器，以尽量减少总体通信开销。为了解决这个问题，我们制定了一个概率感知的量子比特到处理器映射模型，其中每对处理器之间的通信开销是通过基于链路纠缠生成率的概率分析确定的。我们还在模型中引入了多流路由协议，以提高整体纠缠率。之后，我们采用多级混合模拟退火算法来最小化总通信开销。最后，我们进行了广泛的模拟，以展示我们的解决方案在各种系统设置下的优越性。
Biomek i7 混合液体处理器上的自动化 QIAseq® Targeted DNA Pro Panel
QIAseq Targeted DNA Pro Panel 可简化 Sample to Insight® 的 DNA 靶向新一代测序 (NGS)。靶向富集技术增强了 DNA NGS，使用户能够对特定感兴趣区域 (ROI)（而不是整个基因组）进行测序，从而有效提高测序深度和样本通量，同时最大限度地降低成本。QIAseq Targeted DNA Pro Panel 利用高度优化的反应化学，将独特的分子指数 (UMI) 整合到单个基因或 ROI 特定的基于引物的靶向富集过程中，从而克服偏差/伪影。通过在连接和靶向富集步骤后用酶净化代替珠子净化，QIAseq Targeted DNA Pro Panel 可实现更高效、快速、一致且自动化友好的工作流程。
BioGAP：一款具有 10 核 FP 功能的超低功耗物联网处理器，具有医疗级 AFE 和 BLE 连接，可用于可穿戴生物信号处理
摘要 — 可穿戴生物信号处理应用正在推动临床和消费应用的小型化、节能物联网解决方案取得重大进展。但是，只有通过节能的边缘处理执行数据处理和机器学习 (ML) 近传感器，才能向高密度多通道前端扩展。为了应对这些挑战，我们推出了 BioGAP，这是一种新颖、紧凑、模块化、轻量级 (6g) 的医疗级生物信号采集和处理平台，由 GAP9 提供支持，GAP9 是一款十核超低功耗 SoC，专为高效多精度（从 FP 到积极量化的整数）处理而设计，满足高级 ML 和 DSP 的要求。BioGAP 的外形尺寸为 16x21x14 mm3，由两个堆叠的 PCB 组成：集成 GAP9 SoC 的基板、支持无线蓝牙低功耗 (BLE) 的 SoC、电源管理电路和加速度计；以及一个包含用于 ExG 采集的模拟前端 (AFE) 的屏蔽。最后，该系统还包括一个可灵活放置的光电容积图 (PPG) PCB，尺寸为 9x7x3 mm 3 和一个可充电电池（ϕ 12x5 mm 2）。我们在基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 应用上演示了 BioGAP。由于 FFT 计算任务的效率为 16.7 Mflops/s/mW，无线带宽减少了 97%，我们在流式传输中实现了 3.6 µJ/样本，在板载处理模式下实现了 2.2 µJ/样本，功率预算仅为 18.2 mW，运行时间为 15 小时。关键词——可穿戴 EEG、可穿戴医疗保健、超低功耗设计、嵌入式系统。
评估在多核和众核处理器中实现的应用程序的 SEE 灵敏度和错误率预测方法
部长法令：2016 年 5 月 25 日 由 PABLO FRANCISCO RAMOS VARGAS 提交论文由 TIMA 实验室研究主任 Raoul VELAZCO 指导，格勒诺布尔阿尔卑斯大学讲师 Nacer-Eddine ZERGAINOH 联合指导，在 IT 技术实验室内编写和微电子学的集成系统架构电子、电工、自动、信号处理博士生学院 (EEATS) 对 SEE 敏感度的评估以及预测多核和众核处理器中实施的应用程序错误率的方法 2017 年 4 月 18 日公开答辩论文，在评审团组成：