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World File Search System并行性
无论如何，什么是量子并行性？
图 4. 说明原型量子应用工作流程的图表。传统量子算法通常首先初始化经典状态，然后通过应用 Hadamard 门 (𝐻 ⊗ 𝑁) 并行生成量子并行性。随后，对输入数据进行编码，通常以量子态的振幅和相位进行编码，或者应用 oracle。然后，计算过程以叠加方式进行，最后以 READ 操作（测量）结束。值得注意的是，虽然算法的初始阶段最大化了量子并行性，但提取有意义的结果通常依赖于通过破坏性干扰来修剪错误结果。
为无乘法器 GEMM 解锁价值级并行性
摘要 近年来，针对通用矩阵乘法 (GEMM) 优化的硬件架构已得到深入研究，以为深度神经网络提供更好的性能和效率。随着分批、低精度数据（例如本文中的 FP8 格式）的趋势，我们观察到值重用的未开发潜力越来越大。我们提出了一种新颖的计算范式，即值级并行，其中唯一的乘积只计算一次，不同的输入通过时间编码订阅（选择）它们的乘积。我们的架构 Carat 采用值级并行并将乘法转换为累积，使用高效的无乘法器硬件执行 GEMM。实验表明，平均而言，Carat 可将等面积吞吐量和能源效率提高 1.02 ⇥ 和 1.06 ⇥（相对于脉动阵列）以及 3.2 ⇥ 和 4 ⇥。 3⇥当扩展到多个节点时。
CSE 332：数据结构与并行性讲座25
Pregel河穿过Koenigsberg市，创建了2个岛屿。在这两个岛屿和河的两个侧面中，有7个桥梁。从一个陆地开始有任何路径，可以正好越过每座桥一次？
探索并行性以提高硬件中的frodokem的性能
摘要Frodokem是一种基于晶格的钥匙封装机制，目前是NIST量子后标准化工作中的半决赛。这些候选人的条件是使用NIST标准来进行随机性（即种子扩张），因此大多数候选人都使用Shake，这是SHA-3标准中定义的XOF。但是，对于许多候选人来说，该模块是一个重要的实现瓶颈。triv-ium是一个轻巧的ISO标准流密码，在硬件中的性能很好，并且已用于基于晶格的加密技术的预先硬件设计。这项研究提出了针对Frodokem的优化设计，通过与密码方案中的矩阵乘法操作并行，将重点放在高吞吐量上。由于其较高的吞吐量和较低的面积消耗，因此通过使用Trivium来缓解此过程。所提出的并行性还补充了一阶掩盖的拟合模式。总体而言，我们大大增加了佛罗多克的吞吐量；对于封装，我们看到16倍加速，每秒实现825次操作，而对于decapsu-
糖尿病性肾病和糖尿病性视网膜病中的并行性和非平行性
糖尿病性肾病（DN）和糖尿病性视网膜病（DR），作为糖尿病的微血管并发症，目前是成人劳动人群末期末期肾脏疾病（ESRD）和失明的主要原因，并且在成人劳动人群中，它们是社会和经济burdens的主要公共卫生问题。在发生和发育过程中两者之间的平行性表现在引起疾病的危险因素和发病机理的高重叠，合并症的高率，相互预测的效果以及药物临床中的部分一致性。然而，由于两个器官，眼睛和肾脏具有独特的内部环境和生理过程，每个器官都具有特定的内部环境和生理过程，并且由于不同的病理变化和对各种影响因素的响应，因此识别两种并行的dn平行性和不平行性，因此，目标器官具有不同的病理变化和响应，因此具有不同的病理变化和响应。疾病并提供早期诊断，有关药物使用的临床指导的参考以及新药的开发。
混合传输/控制操作触发架构
市场上有几种用于 FPGA 的商用软 IP 处理器：ARM Cortex M1 [3]、Altera NIOS [5] 和 Xilinx MicroBlaze [4]。尽管提供这些处理器的目的各不相同（前者是为了让 ARM 架构在更多的开发渠道上可用，后者则是想为使用相应 FPGA 的开发人员提供完整的数字设计系统），但它们的共同点在于都基于 RISC，并且每个内核的配置能力有限（例如可选的 FPU）。虽然 ρ-VEX [8] 是一种实现可重构和可扩展的软核 VLIW 处理器的非常实用的方法，但是并行性受到指令宽度的限制。[7] 提供了可扩展的并行性。该协处理器提供复杂的矢量化能力，但不能处理非 SIMD 类并行性。传输触发架构 (TTA) [6] 由于其数据流特性，在并行性方面是可扩展的和可伸缩的。此属性的缺点是缺乏使用更复杂的功能单元以及固有的存储能力来放宽调度问题的可能性。
为实时AI和HPC提供低潜伏期。
GROQ的体系结构与高批量GPU的相反，GROQCHIP处理器具有230 MB的SRAM，可提供80TB/s的芯片带宽。图3显示了Groqchip如何非常有效地揭示指令级别并行性，记忆级并行性和数据级并行性，从而同时采用了计算和交流的独特方法。开发后，控制权被移交给软件端，以构建一个大规模的并行编译器，以利用所有这些形式的并发。这有助于有助于Groq在批次1.在其他体系结构中，必须处理256个用于培训的256 BA TCH，这意味着必须处理256张图像，并且“在应用程序可以提供有关第一个的信息之前从''中学到的图像。在GROQ在批次1运行，因此在收到的每个图像时处理每个图像（而不是等待所有256），不仅等待降低，精度会提高。另外，GROQ架构允许开发人员不摊销GPU和其他传统体系结构中固有的长潜伏期。
用于神经形态计算的微激光
欧洲形态的照片旨在使用光子基板从大脑中汲取灵感来设计有效的计算硬件。与标准的von Neumann体系结构相比，由于使用光学技术而导致的速度和并行性的潜在增长源于速度和并行性的潜在增益。在数值神经形态的光子平台中，令人兴奋的微晶石表现出在生物神经元中存在的许多特性，因此吸引了快速有效的脑浸入功能。从构建块开始，光学神经隆（主要目标）是设计具有可控权重的互连可激发节点的光子神经网络，从而实现了学习能力。这些构建块也可以是