XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬件
基于忆阻片上系统的超维计算硬件-算法协同设计
超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法，非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用，例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势，我们提出了一种硬件算法协同设计方法，用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面，我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码，并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面，我们开发了硬件感知编码技术，将数据特征映射到超维向量中，从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%，凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。
利用量子硬件探索核物理
强相互作用多体量子系统的建模计算效率低，因为所需资源随系统规模呈指数级增长，QCD 也不例外。费米子符号问题和不同能量尺度上动态的非平凡相互作用使得有限密度和实时动态现象的计算对于当今的百亿亿次级计算机来说都是难以处理的。量子计算机通过利用状态叠加和纠缠来实现随系统规模呈指数级增长的信息密度，为解决经典难题提供了机会。然而，使用当今最先进的量子硬件，实现大规模、容错、通用的量子计算机仍然具有挑战性。量子模拟通过将对量子系统的精确（但不完美）控制与系统自然行为的各个方面相结合，提供了一种了解经典难解理论的替代方法。在本次演讲中，我将回顾领先的量子硬件平台，重点介绍它们如何应用于核物理计算。我还将报告我们在开发和共同设计量子模拟平台方面的进展，该平台专门用于解决 QCD 中的非微扰现象。我们的工作建立在操纵光镊阵列中捕获的中性原子的最新进展之上。
如果欧洲支持新的人工智能硬件会怎样？
欧洲可以通过支持人工智能 (AI) 新硬件的开发来获得竞争优势。目前最先进的硬件并未针对机器学习进行优化，学术界和私营部门的研究都已开始产生新的设计。与此同时，随着越来越多的消费者和公司希望获得机器学习应用程序，对更省时、更节能的机器学习硬件的需求也在增加。欧盟 (EU) 有机会利用其强大的人工智能产品监管框架作为信任和安全的标志，同时投资支持下一代硬件，为欧洲的高科技产业开辟新市场。如果欧盟制定一项通过研究和经济政策支持这些技术的连贯计划，会发生什么？
无线协议套件硬件和软件用户手册
前线硬件和无线协议套件软件用户手册包括以下七个章节。章节是按照您通常会遵循的顺序组织的，以捕获和分析数据：设置，配置，捕获，分析，保存。您可以从头到尾阅读它们，以完全了解如何使用前线硬件和无线协议套件，或者只要您只需要在特定主题上进行复习，就可以跳过。使用内容，索引和词汇表查找特定主题的位置。
![课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm](/simg/3/30f978e944de08c9e836a60e904c269b4a7032a6.webp)
课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm
Course ID and Title: [EE508, Hardware Foundations of Machine Learning ] Units: 4 Term—Day—Time: [Spring 2025] — [Lecture Saturday 12:30-4:10pm – Discussion: TBD] Location: TBD Instructor: Arash Saifhashemi Office: TBD Office Hours: TBD Contact Info: saifhash@usc.edu Teaching Assistant: TBD Office: TBD Office Hours: TBD Contact信息：TBD目录描述ML内核：卷积，变压器，嵌入。加速器：GPU，输入/重量/输出固定加速器。分布式ML：数据，模型和混合动力并行。私人ML：同态加密和多方计算加速器。课程描述本课程为有兴趣建筑机器学习（ML）硬件和系统的ECE（电气和计算机工程）学生提供了独特的观点，例如图形处理单元（GPU）和加速器，以及设计可扩展的ML系统，例如基于云的ML ML培训和推动力。本课程向学生介绍了ML模型中通常看到的计算和内存访问内核，包括卷积，变形金刚和嵌入表。学生将学习如何将卷积转换为矩阵操作以及如何加速这些矩阵操作在硬件加速器上。它为ML加速器提供了3种不同的硬件设计范例：输入，输出和权重固定加速器。它对市场上ML硬件加速器（例如GPU和Tensor处理单元（TPU））提供了深入的了解。该课程还介绍了如何使用模型，数据和混合并行性等并行化方法扩展ML系统。该课程将使学生能够了解机器学习中的隐私基础知识，以及如何使用同型加密和多方计算来加速私人ML系统。
EE539B：量子硬件简介（草案）
您在本课程中的经历对我很重要。华盛顿大学的政策和做法是创建符合联邦和州法律的包容性和无障碍学习环境。如果您已经与学生残疾资源 (DRS) 建立了便利条件，请通过 myDRS 激活您的便利条件，以便我们讨论如何在本课程中实施这些便利条件。如果您尚未通过 DRS 建立服务，但有需要便利条件的临时健康状况或永久性残疾（条件包括但不限于：心理健康、注意力相关、学习、视力、听力、身体或健康影响），请直接联系 DRS 制定访问计划。DRS 促进了建立合理便利条件的互动过程。请通过 disability.uw.edu 联系 DRS。
EE 382V机器学习的硬件体系结构
教授：Lizy Kurian John博士办公室：EER 5.876办公时间：t 9：30-10：30am e-mail电子邮件：ljohn@ece.utexas.edu我的主页：http：//users.ece.utexas.utexas.edu/ dujohn ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta：tbd ta of canvas and in Onlotiat and in of MACHILENT（MACHILE）。工作量。本课程提供了建筑技术的覆盖范围，以设计用于培训和推断机器学习系统的硬件。机器学习的硬件选择包括CPU，GPU，GPU+DSP，FPGA和ASIC。当前CPU用于推理任务，而培训主要是使用GPU进行的。将探索使用这些不同的计算范式实施培训和推理工作量的权衡。将研究新兴的ML加速器。学生将阅读研究论文并完成一个重大项目。项目可以是硬件设计项目或表征/基准测试/优化项目。课程内容（暂定）：
