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CYT2BL -Traveo™T2G 32位汽车MCU
•双CPU子系统-160-MHz（最大）32-BITARM®Cortex®-M4F CPU，带有•单周期乘以•单精制浮点单位（FPU）•存储器保护单元（MPU） - 100-MHz（MAX）32位甲型Cortex®M0+CORTEX®M0+CORTEX®M0+ CORTER••单位•固定••单位••单位••单位••速度•连接• controllers • Peripheral DMA controller #0 (P-DMA0) with 92 channels • Peripheral DMA controller #1 (P-DMA1) with 44 channels • Memory DMA controller #0 (M-DMA0) with 4 channels • Integrated memories - 4160 KB of code-flash with an additional 128 KB of work-flash • Read-While-Write (RWW) allows updating the从其执行代码时code-flash/work-flash•单银行和双银行模式（专门用于空气上的固件更新[fota]）•通过SWD/JTAG接口进行闪存编程-512 kb的SRAM，可选保留粒度•Crypto Engine [1]
EU AI法案 - GPAI模型提供者的义务EU AI法案 - GPAI模型提供者的义务
GPAI模型是具有系统风险的模型，如果它具有“高影响力能力”，则可以“根据适当的技术工具和方法进行评估，包括指标和基准，或“基于委员会的决定，Ex Officio，或遵循来自科学小组的合格警报的决定”（第51（1）））。GPAI模型具有很高的影响能力，因此当“在浮点操作中测量的用于训练的累积计算量的累计计算量大于10（^25）”（第51（2）条）。这些标准将通过委托行为对委员会进行修改和补充，以反映技术的发展（第51（3）条）。委员会将发布并继续更新具有系统性风险的GPAI模型清单（第52（6）条）。GPAI模型提供商有一个过程，其模型符合相关标准，可以向委员会提交论据，以证明该模型由于其特定特征而不会出现系统性风险（第52条）。
CMSC416：并行计算简介...
指标类型是评估各个领域的程序性能的重要工具。 “解决方案的时间”和“每个设置时间（迭代）”指标提供了有关完成程序内特定任务或迭代的效率的见解。这些指标对于了解程序如何迅速提供结果至关重要。诸如“科学进步”之类的指标通过量化在给定时间范围内实现有意义的科学结果的速度来提供更细微的观点。该指标在研究和科学计算环境中特别相关，在研究和科学计算环境中，发现的步伐至关重要。 “每秒浮点操作（flop/s）”和数据点之间的比较（例如加速和效率）提供了对程序的计算效率的见解。通过测量数学操作的速率或比较通过并行化获得的绩效提高，这些指标有助于优化程序执行。尽管它们多样性，但这些指标统称有助于理解计划绩效的速度和有效性，从而为优化和决策提供了宝贵的见解。数据收集完成后，下一步涉及分析关键性能指标（KPI），例如峰值失败/s，峰值存储器带宽和峰网络带宽。这些指标提供了有关系统的最大计算和数据传输功能的见解。但是，由于各种因素，实现峰值性能通常难以捉摸。实际上，实际性能通常范围从广告上的峰值性能的20％到40％不等。峰值性能代表了系统性能的理论上限，通常由硬件制造商宣传。上下文在确定可实现的绩效水平方面起着至关重要的作用；例如，在深度学习应用中，性能接近峰值的60％至80％是可行的。沟通效率，硬件体系结构和工作量特征等因素会影响性能结果。了解绩效限制背后的原因对于有效优化系统性能至关重要。虽然达到峰值性能并不总是可行的，但是识别和解决性能瓶颈可能会导致总体效率和有效性的显着提高。识别和解决绩效问题对于优化程序执行和最大化计算效率至关重要。常见的性能问题包括串行代码性能瓶颈，效率低下的内存访问以及无效的浮点操作。要解决这些问题，可以采用几种策略：
节能 4 位桶形装置的设计和分析...
摘要 ：在任何 ALU 的设计中，移位寄存器通常用于执行加法（用于进位移动）、乘法和任何浮点算术。当前使用的移位寄存器由触发器组成，需要 n 个时钟脉冲进行 n 次移位，这会增加延迟。因此，我们的目标是设计一个高速移位寄存器，即桶形移位器，它需要一个时钟脉冲进行 n 次移位。在本文中，我们使用通用门（传统模型）和传输门，在 Cadence Virtuoso 工具中为 180nm 和 45nm 技术设计了三种类型的桶形移位器电路，分别称为左旋转器、右旋转器和双向旋转器。与传统设计相比，45nm 技术中带有传输门的桶形移位器电路需要的功率更低，晶体管数量也更少。设计的桶形移位器电路比文献中已经提出过的传统模型具有更好的性能。
标题 应用于植物生物学的百亿亿次计算和可解释的人工智能能否实现联合国可持续发展目标？
人口增长和气候变化加速要求使用设计作物理想型（可以在特定环境中生长的理想化植物）进行农业改良。多样化和高技能的研究小组必须整合努力，以弥合实现可持续农业国际目标所需的差距。鉴于全球农业需求的规模以及优化这些努力所需的多种组学数据，可解释的人工智能（具有可解释的决策过程的人工智能，可为人类提供有意义的解释）和百亿亿次计算（每秒可执行 10 18 次浮点运算或百亿亿次浮点运算的计算机）至关重要。准确的表型分析和每日分辨率的气候类型关联对于在不同粒度级别上将理想型生产细化到特定环境同样重要。我们回顾了朝着可持续农业方向的进展克服技术障碍，解决多项联合国可持续发展目标，并讨论克服研究与政策之间差距的愿景。
容错：概念和示例 - Inf UFRGS
自第一台计算机问世以来，硬件组件的可靠性不断提高，令人瞩目。然而，设计软件和程序变得越来越复杂，并带来越来越多的问题。仅硬件组件的可靠性不再保证计算系统所需的质量和安全性。作为这些问题的最新示例，我们可以提到 Pentium 浮点单元中众所周知的设计缺陷，该缺陷阻碍了其商业发布。然而，并不是每个人都知道，设计缺陷在任何处理器的推出中都很常见，并且通用微处理器中的许多错误甚至尚未被发现。其他一些缺陷 [Lapr98] 值得一提：在 1991 年 2 月的海湾战争中，出现了令人担忧的导弹故障报告。1992 年 11 月，伦敦救护车服务的通信系统发生故障。1993 年 6 月，法国全国连续两天没有授权信用卡交易。所有这些缺陷都经过调查并确定了其原因，但不能保证类似的事情不会在任何时候再次发生。
EPSRC＆Efutures神经形态报告
一场技术革命正在进行中。它涵盖了我们社会的几乎所有方面，从教育到健康，从金融到自动化，从运输到气候变化。计算技术已经普遍存在，因此，每年都会生产越来越多的数据。需要新的，最前沿的人工智能（AI）算法和数据科学方法来利用机会，并应对随着这场革命的需求。AI算法通常采用神经网络深度学习技术来解决模式识别，在从大量数据中提取信息方面非常成功[1]。但是，用于开发最新和最强大的网络的方法，例如GPT-3 [2]，需要数千个PETAFLOP天（超过浮点操作）。据估计，用于开发GPT-3的多次培训课程需要“ 9,998天”的GPU时间（超过27 GPU年）。考虑到所有这些运行，研究人员估计，建立该模型产生了35吨二氧化碳的排放：比美国成年人普通成年人在两年内产生的更多。” [3]
TMS320C30 数字信号处理器
� 高性能浮点数字信号处理器 (DSP) – TMS320C30-50 (5 V) 40 纳秒指令周期时间 275 MOPS、50 MFLOPS、25 MIPS – TMS320C30-40 (5 V) 50 纳秒指令周期时间 220 MOPS、40 MFLOPS、20 MIPS – TMS320C30-33 (5 V) 60 纳秒指令周期时间 183.3 MOPS、33.3 MFLOPS、16.7 MIPS – TMS320C30-27 (5 V) 74 纳秒指令周期时间 148.5 MOPS、27 MFLOPS、13.5 MIPS � 32 位高性能 CPU � 16/32 位整数和 32/40 位浮点运算 � 32 位指令字，24 位地址 � 两个 1K × 32 位单周期双访问片上 RAM 块 � 一个 4K × 32 位单周期双访问片上 ROM 块 � 片上存储器映射外设： – 两个串行端口 – 两个 32 位计时器 – 单通道直接存储器访问 (DMA) 协处理器，用于并发 I/O 和 CPU 操作
StreamBrain：一种用于 CPU、GPU 和 FPGA 上的类脑神经网络的 HPC 框架
摘要 基于反向传播的现代深度学习方法越来越受欢迎，并已用于多个领域和应用领域。与此同时，还有其他鲜为人知的机器学习算法，它们具有成熟而坚实的理论基础，但其性能仍未被探索。类似大脑的贝叶斯置信传播神经网络 (BCPNN) 就是一个例子。在本文中，我们介绍了 StreamBrain——一个允许基于 BCPNN 的神经网络实际部署在高性能计算系统中的框架。StreamBrain 是一种领域特定语言 (DSL)，概念上类似于现有的机器学习 (ML) 框架，并支持 CPU、GPU 甚至 FPGA 的后端。我们通过经验证明 StreamBrain 可以在几秒钟内训练著名的 ML 基准数据集 MNIST，并且我们是第一个在 STL-10 大小网络上展示 BCPNN 的人。我们还展示了如何使用 StreamBrain 进行自定义浮点格式训练，并说明了使用 FPGA 对 BCPNN 使用不同 bfloat 变体的影响。关键词 HPC、无监督学习、表示学习、神经网络、AI、新兴机器学习、BCPNN、GPU、FPGA
2D材料和拓扑材料中的光引起的新兴现象
k空间中的电势和bloch带。b |时间周期性潜力和能量带有浮子带。c，d | 2D狄拉克系统中的浮雕工程，导致浮点边带（红色）和谐振缝隙在交叉点开口。e，f | Ti Bi 2 Se 3中Trarpes对浮标状态的实验观察结果。在不同延迟时间（e）的表面狄拉克锥的trarpes光谱。trarpes频谱在零延迟时间（F）。g |光引起的异常大厅电流信号。h |光诱导的霍尔电导与能量的关系。i |使用Floquet理论在光激发下的有效带结构。面板E是参考文献中的trarpes数据。69，并从参考文献中转载。291，Springer Nature Limited。面板F从参考文献转载。69，Springer Nature Limited。面板G-i从参考文献中转载。71，Springer Nature Limited。71，Springer Nature Limited。