XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并行处理
DQC O：用于协作的分布式量子计算......
摘要 — 量子计算机具有高速并行处理的优势，可以有效解决未来网络中的大规模复杂优化问题。然而，由于不确定的量子比特保真度和量子信道噪声，依赖于通过纠缠连接的量子网络的分布式量子计算在跨量子计算机交换信息方面面临许多挑战。在本文中，我们提出了一种自适应分布式量子计算方法来管理量子计算机和量子通道，以解决未来网络中的优化任务。首先，我们描述了量子计算的基本原理及其在量子网络中的分布式概念。其次，为了解决未来协作优化任务需求的不确定性和量子网络的不稳定性，我们提出了一种基于随机规划的量子资源分配方案，以最小化量子资源消耗。最后，基于所提出的方法，我们讨论了未来网络协作优化的潜在应用，例如智能电网管理、物联网合作和无人机轨迹规划。我们还强调了有希望的研究方向，这些方向可以导致设计和实现未来的分布式量子计算框架。索引词——分布式量子计算、量子网络、资源分配
genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
完全基于 FPGA 实现修改后的控制...
摘要 由于其多种优势（尤其是体积小、重量轻），电力电子变压器在铁路应用中引起了显著的关注。本文主要致力于开发一种基于完全可编程门阵列 (FPGA) 的电力电子变压器控制平台，用于上述应用中。由于 FPGA 的并行处理可以加快控制算法的执行速度，因此可以保证可靠的运行（这在牵引应用中至关重要）。为此，构建了一种输入串联输出并联电力电子变压器结构，并在 Xilinx FPGA 控制平台上设计和实现了电力电子变压器在牵引应用中可靠稳定运行的各种考虑因素，例如安全启动和双向功率流，以及所需的控制和脉冲生成方案。此外，还提出了一种改进的控制算法，以便以简单、更可靠的方式控制电力电子变压器。该控制方案基于DC-DC-LLC谐振变换器的输出电压而开发，能够有效地控制整流器直流母线电压之和并跟踪输入正弦参考电流，并且所需的传感器数量较少。最后，通过实验测试从各个方面检验了该方案的有效性。
RISC-V领导未来：CPU体系结构的进化和前景
本文主要讨论了CPU的开发以及基于RISCV的一些指令集架构。CPU被称为中央处理单元，主要应用是RISCV，并且ARM架构的特点是重点是低功耗和高性能之间的平衡。然后x86，其重要优势是其复杂的指令集和出色的性能，因此它可以处理复杂的计算任务。我们还探索了管道技术，它是当今广泛使用的并行处理技术。设计原理是将复杂的多级组合逻辑电路分为多个级别。然后，我们找到一些实验数据来探讨我们的结论。我们发现每个人都有自己的优势，并且更适合不同的情况。在性能方面，X86提供了出色的功能，但会消耗更多的功能，使其非常适合高性能计算和服务器应用程序。手臂在功率效率方面表现出色，并在移动设备和嵌入式系统中找到了其主要用途。RISC-V以其灵活性而闻名，可以根据特定要求在性能和功耗之间保持平衡，使其适合于高度自定义的应用程序，IoT设备以及新兴的高性能计算市场。不同字段中每个体系结构的优点取决于特定的应用程序环境以及对它们的要求。关键字：RISC-V Architecturecpu性能评估管道技术
通过GPU和机器学习加速结构变体检测
结构变异（SV）是重大的基因组改变，在包括癌症在内的遗传多样性，进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率，准确性和可扩展性方面面临挑战，尤其是在处理大型基因组数据时。近年来，图形处理单元（GPU）和机器学习（ML）的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合，以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架，该框架利用深度学习模型（用于在GPU上并行处理）以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担，而且还提高了与常规方法相比，SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试，我们在速度，准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力，并为在临床和研究环境中更有效，更精确的结构变体分析铺平道路。
使用GPU和多线程的优化视觉变压器训练
摘要 - 传统的卷积神经网络（CNN）通常在捕获各种数据集中的复杂空间关系和细微的模式方面遇到困难。为了克服这些限制，这项工作先驱，使视觉变压器（VIT）模型的应用在计算机视觉领域引起了显着关注，因为它们能够通过自我意见机制在图像中捕获图像中的长期依赖性的能力。然而，培训大量参数的大规模VIT模型会带来计算挑战。在本文中，我们提出了一种优化的方法，用于培训VIT模型，该模型利用图形处理单元（GPU）的并行处理功能，并使用多线程优化了计算工作负载分布。在CIFAR-10数据集上对所提出的模型进行了训练和测试，并在100个时期后达到了99.92％的出色精度。与现有方法相比，实验结果揭示了我们方法在优化训练效率方面的有效性。这强调了VIT模型的出色性能及其革新图像分类任务的潜力。索引术语 - CIFAR-10数据集，卷积神经网络（CNN），GPU，图像分类，多线程，视觉变压器（VIT），注意机制
探索量子机器学习的潜力......
量子机器学习是一个快速崛起的领域，它将量子计算的原理与机器学习的技术相结合。它利用纠缠等量子效应来提高传统机器学习模型的准确性。量子计算基于粒子同时存在于多种状态的能力，允许并行处理大量数据。量子机器学习可用于执行模式识别任务，例如图像分类和图像分割，这对于图像处理至关重要。通过利用量子计算的力量，量子机器学习算法可以比传统机器学习算法更有效地处理大量数据，从而获得更快、更准确的结果。此外，量子机器学习算法可以通过识别数据中更细微的模式来提高图像处理任务的准确性。这可能解决医学图像分割和分类问题，以识别和预测癌症。本文探讨了量子计算和机器学习模型在医学图像分割中的交叉点以及对推进癌症研究的潜在影响。论文首先介绍了量子计算和机器学习算法的基础知识，然后探讨了如何将它们结合起来，为高效的癌症研究创建强大的新系统。随后，该研究介绍了图像分割算法 K-means 和 Q-means，并进一步讨论了进一步研究量子计算和机器学习结合的必要性，以及潜在的伦理影响。
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
引用：Zhou CD、Huang Y、Yang YG 等。具有增强存储能力的精简光子储存器计算机。Opto-Electron Adv 8，240135
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择，其中光子时间延迟储存器计算（TDRC）被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点，但其性能高度依赖于延迟反馈回路（FL）提供的衰减记忆，这限制了物理实现的可扩展性，特别是对于高度集成的芯片。在这里，我们提出了一种简化的光子方案，利用设计的准卷积编码（QC）实现更灵活的参数配置，从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同，基于QC的RC（QRC）中的编码数据支持时间特征提取，从而有助于增强记忆能力。因此，我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外，我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件，以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证，其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。