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堆：具有并行的引导
摘要 - 同构加密（FHE）是一种加密技术，具有通过对加密数据启用计算来彻底改变数据隐私的潜力。最近，CKKS FHE方案变得非常流行，因为它可以处理实数。但是，CKKS计算尚未普遍存在，因为它在计算和内存方面都是资源密集的，并且比未加密数据的计算要慢多个数量级。最新的算法和硬件优化可加速CKKS计算是有希望的，但是由于昂贵的操作称为Boottrapping，CKKS计算继续表现不佳。虽然已经做出了几项努力来加速自举，但它仍然是主要的性能瓶颈。这种性能瓶颈的原因之一是，与计算Boottrapping算法的CKK的非自举一部分不同，是固有的顺序，并且在数据中显示了相互依存关系。为了应对这一挑战，在本文中，我们引入了使用混合方案切换方法的加速器。HEAP使用CKKS方案进行非引导步骤，但是在执行CKKS方案的自举步骤时，请切换到TFHE方案。通过从单个rlwe密文中提取系数来表示多个LWE密文，从而向TFHE方案转变为TFHE方案。我们将自举函数合并到盲骨操作中，并同时将盲的操作应用于所有LWE密文。堆中的方法是硬件的不可知论，可以映射到具有多个计算节点的任何系统。随后可行地进行引导的并行执行是可行的，因为不同的LWE密文之间没有数据依赖性。使用我们的方法，我们需要较小的自举键，从而从键的主内存中读取约18×少量数据。此外，我们在堆中介绍了各种硬件优化 - 从模块化算术级别到NTT和盲核数据PATAPATH优化。为了评估HEAP，我们在RTL中实现了堆，并将其映射到一个FPGA系统和八型FPGA系统。我们对自举操作的堆的全面评估显示为15。与Fab相比， 39×改进。 同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。 71×和11。 与Fab和Fab-2实现相比， 57×改进。 索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速39×改进。同样，对逻辑回归模型训练的堆的评估显示了14。71×和11。57×改进。索引术语 - ckks，tfhe，方案切换，自举，FPGA加速
一-h3安装guide-v1.2.pdf
o效率和并行funcɵ网络和并行操作funcɵon需要一个匹配的网络和并行的OperaɵOnBox EPS 3PH-4Unit，这是网络和并行操作的必要设备。在同一ɵme上，设置了主设置以连接Parallel1和Parallel2。特定的接线图如下：
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
图1：体现抹布方法概述。（a）记忆是通过将拓扑图的节点组织到语义森林中来构建的。（b）（a）中的内存可用于查询，并带有并行的树遍历。（c）具有文本输出的导航操作，或者可以为查询生成全局说明，并将检索结果用作LLM上下文。
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
开创性锂离子电池和UPS部署与Datavita在苏格兰的全新数据中心
这个UPS环境体现了一种前瞻性的精神，旨在承受未来的需求和技术进步。其核心重点围绕着降低成本和能源效率，这些智能生态模式可以动态调整功率使用情况，遏制不必要的消费，同时善于响应负载变化。这种故意的方法不仅可以最大程度地减少运营成本，而且还与可持续性目标保持一致，从而减少了能源使用的环境影响。补充了这种效率，该系统集成了并行的功能，这些功能可以优化部分负载期间的资源利用，从而确保即使在不同的需求下也可以确保峰值效率。
统计程序员/数据科学家（兼职/full- ...
我们，维也纳医科大学的风湿病学部门目前正在寻求通过统计程序员或数据科学家的数据科学，计算机科学，编程或////统计以及统计数据以及处理数据方面的丰富经验的教育背景来扩展我们的团队。该角色着重于与数据管理并行的临床研究的安全，可扩展和联合的机器学习算法的开发，从而支持我们通过数据驱动的方法来推进个性化医学的使命。候选人将成为从事临床研究，生物信息学和应用数据科学的跨学科团队的一部分，以了解和预测风湿性和肌肉骨骼疾病的治疗结果。
用频率键qudits
3.1量子频率处理器的高级视觉。一个输入量子状态，该量子状态由光子的叠加（球形）组成，分布在离散频率箱上，通过并行的Quantum门（盒子）网络传播，执行所需的操作集。特定颜色的球体表示以特定频率模式找到单个photon的概率幅度 - 也就是说，理想的测量将导致每种颜色的单击一次。频率叠加由跨跨多条线的球表示，而纠缠状态则通过云可视化。我们在实验上意识到的两个特定操作在这里描述了：两个可分辨的光子（顶部）之间的Hong-Ou-mandel干扰和最大纠缠的频率键铃状态（底部）上的两倍旋转。。。。。。。。。。。。。。。。。。35
