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World File Search System时钟频率
在 Achronix Speedster®7t FPGA 上进行 AI 基准测试
摘要 — 具有自回归关键路径或递归的机器学习网络的部署通常不能很好地利用 AI 加速器硬件。此类网络（如自动语音识别中使用的网络）必须以低延迟和确定性尾部延迟运行，以适应大规模实时应用。在本文中，我们介绍了一种推理引擎的覆盖架构，然后在 Speedster7t FPGA 上实现该架构。Speedster7t 是 Achronix Semi-conductor Corporation 生产的 AI 优化设备。我们展示了所考虑的网络类型的潜在高利用率。具体来说，我们描述了一种双时钟方法，该方法可实现 Speedster 设备中机器学习处理器块额定频率的 74.7% 的时钟频率。我们表明，该设备可以在一组标准的 AI 基准测试中实现 36.4 TOPS，并表明它可以在一系列场景中实现约 60% 的设备总体效率。然后，我们重点介绍了这种架构对于自动语音识别等低延迟实时应用的好处。
CA9617 电平转换 FM+ I2C 总线中继器
⚫ 2 通道、双向转换器，用于混合模式 I 2 C 应用中 SDA 和 SCL ⚫ 兼容 I 2 C 和 SMBus ⚫ 电压电平转换范围为 0.8V 至 5.5V 和 2.2V 至 5.5V ⚫ 端口 A 工作电源电压范围为 0.8V 至 5.5V（正常电平） ⚫ 端口 B 工作电源电压范围为 2.2V 至 5.5V（静态偏移电平） ⚫ 5V 容限 I 2 C 总线和使能引脚 ⚫ 0Hz 至 1000kHz 时钟频率（由于中继器增加的延迟，最大系统工作频率可能低于 1000kHz） ⚫ 以 V CCB 为参考的高电平有效中继器使能输入 ⚫ 漏极开路输入/输出 ⚫ 无锁存操作 ⚫ 支持跨中继器的仲裁和时钟延长 ⚫可适应标准模式、快速模式和快速模式 Plus I 2 C 总线设备、SMBus（标准和高功率模式）、PMBus 和多个主设备 ⚫ 断电高阻抗 I 2 C 总线引脚
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
摘要 ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个在经典计算机中运行的简单程序。它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的新兴模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单一时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数约简 (SSFR) 作为量子光学和芝诺效应弱测量的对应物。还将涉及改变时间箭头的“大” SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它的类似物如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GPT 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。从定量约束（例如计算机的时钟频率作为 EEG 诱导时间量子相干性的模拟）出发，我最终提出了一种实现量子全息术的机制，该机制将比特表示为空穴配对，暗比特表示为磁通管中的暗电子。不幸的是，这种机制对于最近的计算机来说似乎并不合理。我还想问，在 TGD 意义上的量子引力是否能够使地球和太阳的磁体（在 TGD 启发的生物学中至关重要）转变经典计算，从而使统计决定论失效，并类似于定义有意识实体的量子计算的一系列类似物。在磁体的层面上，计算机和生物之间没有本质区别。已报道的最高时钟频率接近 9 GHz，仍然比地球的量子引力康普顿频率 67 GHz 低 1/8 量级，但低于生物体中重要的 THz 频率。也许基本的意识已经可能存在。
量子计算的数学建模
Arunabh Singh Suraj Kumar Singh 电子和通信系，电子和通信系，FET，MRIIRS，法里达巴德，121003，哈里亚纳邦，印度 FET，MRIIRS，法里达巴德，121003，哈里亚纳邦，印度 摘要 - 量子计算是一种可能彻底改变计算的有利技术。它不同于传统计算，它需要计算算法和与量子力学原理相对应的实现方法。现有计算机处理器系统的时钟频率可能在未来十年内达到约 40 GHz。到那时，一个原子可能代表一个比特，但在这种条件下的电子无法用经典物理学来描述，因此，新的计算模型将变得绝对必要。量子计算的前景可能有潜力解决经典计算面临的问题。关键词：量子计算、量子比特、布洛赫球、量子寄存器、线性光学、捕获离子、光纤、激光脉冲整形等。
纳米系统和纳米电子可靠性计量...
我们的工作是受电子产品功能多样化趋势的推动，其中大部分发生在纳米电子领域。传统上，半导体行业通过缩放/缩小物理尺寸，以及偶尔引入新材料，及时提供新价值。这些调整曾经足以提高计算性能（通过更快的时钟频率和内存容量）。随着 CMOS 设备达到其基本物理极限，摩尔定律的激进缩放特性将不再足以实现所需的性能改进。这一认识导致了功能多样化范式（也称为超越摩尔），以实现通过缩放（等效缩放）可实现的等效性能。超越摩尔方法允许将非数字功能与同一芯片或封装上的数字系统集成在一起。正如预期的那样，未来的集成系统将执行多种功能，例如实时信号的高精度感测、能量收集和片上化学/生物测试等，此外还有高性能计算、高密度存储和高带宽通信。这些新兴的混合设备涉及在高性能、节能和可靠的单一异构系统中设计和集成多种设备技术和各种组件。实现 su
都灵理工学院机构库
在过去的几十年中，汽车应用对电子系统的强劲需求以及半导体技术工艺的不断发展，推动了专用集成电路 (ASIC) 的设计和制造，包括模拟、数字、电源和射频模块，这些模块在大幅降低生产成本的同时，还提高了系统性能和可靠性。基本上，满足模块级规范的设计问题已经逐渐从印刷电路板 (PCB) 转移到集成电路，因此当前的 IC 设计（尤其是定制 IC）大多是为了满足大多数模块级规范，包括那些涉及电磁兼容性的规范。实际上，电子模块传导和辐射电磁发射的最大限值不能轻易与 IC 级的电气参数相关联，例如直流电流消耗、时钟频率、IC 封装物理尺寸、I/O 电压和电流斜率等。同样，施加到电子模块以检查其对电磁干扰 (EMI) 的敏感性的射频干扰水平不能像任何其他设计规范那样对待。一般来说，IC 的电磁辐射和电磁敏感性与其所处的周围环境密切相关，即 PCB 布局、EMI 滤波器、PCB 接地方案、金属外壳的大小和形状等。然而，在过去的几十年里，一些
基于 FPGA 的 YOLO 可重构 CNN 加速器
摘要 卷积神经网络（CNN）在图像处理领域得到了广泛的应用，基于CNN的目标检测模型，如YOLO、SSD等，已被证明是众多应用中最先进的。CNN对计算能力和内存带宽要求极高，通常需要部署到专用的硬件平台上。FPGA在可重构性和性能功耗比方面具有很大优势，是部署CNN的合适选择。本文提出了一种基于ARM+FPGA架构的带AXI总线的可重构CNN加速器。该加速器可以接收ARM发送的配置信号，通过分时方式完成不同CNN层推理时的计算。通过结合卷积和池化操作，减少卷积层和池化层的数据移动次数，减少片外内存访问次数。将浮点数转换为16位动态定点格式，提高了计算性能。我们分别在 Xilinx ZCU102 FPGA 上为 COCO 和 VOC 2007 上的 YOLOv2 和 YOLOv2 Tiny 模型实现了所提出的架构，在 300MHz 时钟频率下峰值性能达到 289GOP。
比较裸机嵌入式系统上的ECDSA签名验证实现
椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）是一种加密方案，用于生成数字签名和验证它们。在这项研究过程中，实施了两个软件库，以执行ECDSA签名验证。讨论了ECDSA签名验证的两个实现，并就其性能进行了比较。在最小的模拟测试环境中，这两个实现都针对单个核心RISC-V CPU。第一个实现纯粹是在软件中完成的，而第二个实现是使用协处理器来加速执行的。为了访问此协处理器，RISC-V GNU工具链在这项研究期间通过自定义说明进行了扩展。这是根据ECDA及其对特别大数的要求完成的（例如283位整数）。在软件中处理这些数字需要相对较高的执行时间，尤其是在低时钟频率的单核系统上。对于这些系统，协处理器库非常适合大多数情况。如果系统时钟频率分别高，则纯软件实现也可能符合人的要求，而无需其他硬件。此外，如果签名验证的数量非常低（例如在应用程序启动时仅一次），然后，协处理器需要运行时大多未使用的芯片区域。
ADMP421 - ADI 公司
11/11—修订版C 至修订版D 将 PSRR 更改为 PSR ......................................................... 通用 将表 4 中的无铅温度从 245°C 更改为 260°C ..5 更改图 8 和图 9 .................................................................... 8 增加“备用 PCB 焊盘图案”部分 ............................................. 9 更改表 6 中的温湿度偏差(THB)说明 ............................................. 12 8/11—修订版B至修订版C 更改表1中的时钟频率和电源电压参数..................................................................................... 3 更改表3和表4 ........................................................................................ 5 删除“节能特性”部分........................................................................ 8 更改图9 ........................................................................................ 8 增加“应用信息”部分........................................................................ 9 增加“支持文档”、“评估板用户指南”、“电路笔记”和“应用笔记”部分............................................................. 9 更改“与模拟设备编解码器接口”部分............................................................. 9 移动“休眠模式”部分和“在多麦克风应用中禁用一个麦克风时的节能效果”部分......................................................................... 9 更改图10 ........................................................................................ 9 更改“贴片设备”部分............................................................................................ 10 删除“评估板”部分............................................................................................ 10 删除图10和图11；按顺序重新编号......................................................................................... 10重新按顺序编号................................................. 10 删除图 12.............................................................................. 11 更改表 6 中的温度循环描述.............................................. 11 更改订购指南.............................................................................. 12
GSV2008
GSV2008 兼容 HDMI1.4/2.0，支持 HDCP 1.4/2.2，可配置 4 进 2 出中继器。所有 4 个输入在接收器功能上相同，所有 2 个输出在发射器功能上相同。GSV2008 的 2 个 HDMI 输出可以从任何 HDMI 输入端口独立路由。HDMI 输入和输出最大处理像素时钟频率为 600MHz，这意味着视频分辨率最高可支持 4kx2k@60Hz 4:4:4 8 位。非压缩时序的最大处理音频采样频率为 192K Hz。GSV2008 支持 HDR10 和 Dolby Vision HDR 作为输入和输出。对于音频插入和提取，GSV2008 的 2 个多功能 TTL 引脚总线可以根据平台要求配置为输入模式或输出模式。 GSV2008 最多可支持 8 通道 I2S、2 通道 S/PDIF、3D 和多流音频。在 TDM 模式下，每个音频引脚最多支持 8 个通道。内部缩放器和颜色空间转换器使输入和输出具有独立于时序格式的功能，并能够进行长距离传输。凭借强大的 HDMI Rx 均衡器和 Tx 预加重功能，GSV2008 可以级联自身（或 GSV2000 系列芯片），至少有 7 级适用于所有 HDMI 1.3/1.4/2.0 时序。1.2 功能