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用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
基于自上而下的思想创造量子处理器——量子计算机问题的另一种可能解决方案
创建一个按照量子物理定律运行的处理器的想法是由 R. Feynman 在 20 世纪 80 年代发表的文章中提出并证实的 [1,2]。证实该想法的原因是，人们得出的结论是，传统机器的内存资源和速度不足以解决量子问题。这一事实可以从定性层面说明如下。一个由 n 个具有两种状态（自旋为 1/2）的粒子组成的系统有 2 n 个基态。在解决特定问题的过程中，需要设置（写入计算机内存）这些状态的 2 n 个振幅，并执行相应的计算。由于 n 原则上可以是一个很大的数字，因此在解决问题的过程中需要操作的状态数也将是这样的。最终，这会导致计算操作中出现难以克服的障碍。基于这一负面结果，R. Feynman 提出量子计算机可能具有能够解决量子问题的特性。关于提出创建量子计算机问题的动机，上面已经提到，可能应该补充一点，这种需求与不可计算的普遍问题有关
TPS3813xxx 系列具有窗口看门狗的处理器监控电路
6.1 Absolute Maximum Ratings........................................ 4 6.2 ESD Ratings............................................................... 4 6.3 Recommended Operating Conditions......................... 4 6.4 Thermal Information.................................................... 5 6.5 Electrical Characteristics............................................. 5 6.6 Timing Requirements.................................................. 5 6.7 Switching特征.........................................................................................................................................................................................................
半导体量子处理器中的量子比特读出
量子比特读出是量子计算机中需要在单个量子比特上实现的三个基本量子操作之一，它具有一量子比特门和二量子比特门。获得具有合理保真度的量子计算结果至关重要。它对于容错量子计算和量子纠错 (QEC) 协议也至关重要，因为它允许见证和追溯计算流程中发生的错误 [1]。在半导体量子电路中，要求量子比特读出保真度高于 99%，速度低于每发一微秒，以保证 QEC 效率并确保具有竞争力的计算运行时间。此外，为了在运行算法时调整测量性能 [4]，需要进行重复 [2] 或量子非破坏性测量 [3]。自旋读出操作的关键性能系数是保真度（或检测效率）、速度（必须快于弛豫时间 T1）以及能够执行读出所需的基本组件数量（储存器、量子点等）。直接测量量子点中捕获的单个电子自旋产生的磁场是一项非常具有挑战性的任务，2000 年初的一项“绝技”实验已经证明了这一点 [5]。除了复杂性之外，它还相当慢（ms），与量子计算不兼容。在半导体中，自旋读出是通过将自旋转换为电荷信息来执行的，并在接近 µs 的时间尺度上探测电子的电荷特性。
intel®Core™Ultra 200S系列处理器的边缘...
Ultra处理器（S系列）专门针对需要强大的CPU性能，大量内存和广泛的I/O连接性的边缘AI应用程序进行了设计。它具有多达36个平台的处理能力顶部，并结合了P型核和电子核，IntegratedIntel®Graphics和Intel®AIBoost（NPU）在灵活的LGA插座设计中，使其能够有效地执行复杂的AI任务。
补充材料：探索超导处理器上的希尔伯特空间碎片
Z串扰是由于低频Z偏置信号未完全定位于单个量子的事实。每个量子位的单个Z偏置信号在整个芯片上具有空间分布，但是强度随量子位的距离而衰减。假设j -th Qubit q j的z脉冲振幅（ZPA）是z j，并且其z控制线与i -th Qubbit q I是r i，j之间的垂直距离，那么q j的z线感觉到Q i的磁感应强度可以表示为q j的z线，如b i←b i←j j j / r i i←j j j j / r i，j，j。因此，相应的串扰通量为φi←j = b i←j i = c i←j z j J，其中s i表示q i的squid和c i←j s i / r i，j表示每单位zpa的通量crosstalk。为了补偿串扰φI←J，我们在Q i的Z线上应用φi←i = c i←i out z i z i i i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←i←
R2 SILCAM：逻辑解算器和通信管理器
• LO-LO：动态且跟随负载，此跳闸算法可保护电解器免受最危险事件的影响，这些事件包括膜撕裂和短路。 • 热独立 HI/HIHI：基于单个电池与其相邻电池相比的发热量，此跳闸算法将在任何条件下保护您。 • 绝对 HI/HIHI：传统的固定高跳闸。 • 全局 HI：如果所有电池同时上升。 • 无误跳闸（系统完整性诊断）：系统可识别松动的电缆/接触不良与导致电压下降的危险事件之间的差异。因为电池室需要受到保护以防最坏的情况，而不必担心误跳闸。
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Oracle完全致力于多样性和包容性。Oracle尊重和价值观拥有多种劳动力，从而增加了思想领导和创新。作为我们建立一种更具包容性文化的计划的一部分，对员工，客户和合作伙伴产生积极影响，我们正在努力从产品和文档中删除不敏感的术语。我们还必须注意与客户现有技术保持兼容性的必要性，并需要确保服务连续性随着Oracle的产品和行业标准的发展而需要。由于这些技术限制，我们消除不敏感术语的努力正在进行中，并且需要时间和外部合作。