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World File Search System硬件设计
基于忆阻器的脉冲神经网络 - ePrints Soton
新兴的非易失性存储设备，即忆阻器，在神经形态硬件设计中展现出了非凡的前景，特别是在脉冲神经网络 (SNN) 硬件实现中。基于忆阻器的 SNN 已经应用于解决传统人工神经网络 (ANN) 解决的任务（例如图像分类和模式识别），并且不同学科仍在进行更多尝试以挖掘这一新研究课题的潜力。要将忆阻器应用于神经形态应用（本文中严格定义为使用 SNN 的应用），可以遵循两种途径。一种方法是首先利用硬件基础设施来表征和控制忆阻器设备，然后将其映射到应用程序的更高级函数（例如矩阵乘法）。另一种方法是将数据驱动的忆阻器模型嵌入软件模拟器中，以使用从真实设备中提取的参数来模拟应用程序。
使用星形胶质细胞神经网络进行容错计算的设计方法
我们提出了一种设计方法来促进深度学习模型的容错。首先，我们实现了一个多核容错神经形态硬件设计，其中每个神经形态核心中的神经元和突触电路都包裹在星形胶质细胞电路中，星形胶质细胞是大脑的星形神经胶质细胞，它通过使用闭环逆行反馈信号恢复故障神经元的尖峰放电频率来促进自我修复。接下来，我们在深度学习模型中引入星形胶质细胞，以实现对硬件故障所需的容忍度。最后，我们使用系统软件将支持星形胶质细胞的模型划分为集群，并在所提出的容错神经形态设计上实现它们。我们使用七种深度学习推理模型评估了这种设计方法，并表明它既节省面积又节能。
探索并行性以提高硬件中的frodokem的性能
摘要Frodokem是一种基于晶格的钥匙封装机制，目前是NIST量子后标准化工作中的半决赛。这些候选人的条件是使用NIST标准来进行随机性（即种子扩张），因此大多数候选人都使用Shake，这是SHA-3标准中定义的XOF。但是，对于许多候选人来说，该模块是一个重要的实现瓶颈。triv-ium是一个轻巧的ISO标准流密码，在硬件中的性能很好，并且已用于基于晶格的加密技术的预先硬件设计。这项研究提出了针对Frodokem的优化设计，通过与密码方案中的矩阵乘法操作并行，将重点放在高吞吐量上。由于其较高的吞吐量和较低的面积消耗，因此通过使用Trivium来缓解此过程。所提出的并行性还补充了一阶掩盖的拟合模式。总体而言，我们大大增加了佛罗多克的吞吐量；对于封装，我们看到16倍加速，每秒实现825次操作，而对于decapsu-
用于 OFDM 调制器的高效 HDL IP 核生成器
摘要 在本文中，我们提出了一种用于 (正交频分复用) OFDM 调制器的 HDL IP 生成器。这种调制在许多电信标准中都有使用。但是，每个标准都需要一个特定的 OFDM 调制器，其特点是具有不同的载波数和循环前缀。这些 OFDM 参数差异对 RTL 硬件设计产生了负面影响。这种多样性使得难以重复使用已为涉及不同通信标准的不同项目设计的调制器。为此，作者提出了一种自动 IP HDL 生成器，该生成器能够以 VHDL 或 Verilog 语言生成 OFDM 调制器的 RTL 代码，其中载波数和循环前缀可由用户设置。生成的 IP 具有最大频率、硬件资源和功耗等特点。作者在 XILINX xc7z030 FPGA 上执行了硬件实现。
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）：
优化 FPD-Link ADAS 设计以实现系统级 ESD 抗扰度 (Rev. A)
系统级 ESD 测试是全球众多汽车 OEM 的共同要求。系统级 ESD 测试的目标通常有两个：确保模块内的电气元件不会受到损坏，并评估 ESD 事件期间的应用级性能。关于系统级 ESD 测试的一个常见误解是，应用级性能可能与组件数据表中指定的 ESD 额定值有关（例如 IEC 6100-4-2、HBM、CDM 等）。数据表中指定的 ESD 额定值仅描述 IC 承受设备引脚能量放电而不受到损坏的能力。此额定值主要用于了解芯片处理和组装要求，但关键的是，该额定值没有考虑任何应用级性能方面，例如数据丢失。了解高速铜链路在 EMI/ESD 应力下的应用级性能与系统设计密切相关。本指南包括 TI 的建议，即通过强大的硬件设计实践和软件设置优化来最大限度地提高抗扰性能。
技术资格评估（TQE）
科目编号 (旧编号) 标题 开设课程 备注 6.5110 (6.820) 程序分析基础 [xor 6.5120] 秋季 不开设 24/25 学年 6.S981 程序合成简介 [xor 6.5110] 秋季 不开设 24/25 学年 6.5820 (6.829) 计算机网络 秋季 6.5830 (6.830) 数据库系统 秋季 6.5900 (6.823) 计算机系统架构 秋季 6.5940 微型机器学习与高效深度学习计算 秋季 GRID 全新课程 6.5080 (6.836) 多核编程 春季 6.5120 (6.822) 程序形式推理 [xor 6.5110] 春季 6.5610 应用密码学与安全 [xor 6.5620] 春季6.5660 (6.858) 计算机系统安全 春季 6.5840 (6.824) 分布式计算机系统工程 春季 6.5910 (6.375) 复杂数字系统设计 春季 下一课程未知 6.5930 (6.825) 深度学习硬件架构 春季 6.5950 (6.S983) 安全硬件设计 春季 6.8530 6.C85 交互式数据可视化 春季
源数据对发射车故障树模型的认知不确定性影响
抽象的发射车系统是使用遗产和新硬件设计和开发的。对遗产硬件的设计修改以适合新的功能系统要求可能会影响遗产可靠性数据的适用性。新设计系统的风险估计必须是从通用数据源（例如使用可靠性预测方法）（例如在MIL-HDBK-217F中涉及的方法）开发的。必须将故障估计值从通用环境转换为使用系统的特定操作环境。此外，应将数据源适用于当前系统的某些资格。在这种情况下表征数据适用性对于开发模型估算至关重要，这些模型估算支持对设计变化和贸易研究的自信决策。本文将展示一种基于原始数据的源和操作环境，建议对目标车辆的认知成分不确定性，以展示一种数据源适用性分类方法。使用启发式准则确定源适用性，而操作环境的翻译是通过将统计方法应用于MIL-HDK-217F表来完成的。
技术资格评估（TQE）
科目编号 (旧编号) 标题 开设课程 备注 6.5110 (6.820) 程序分析基础 [xor 6.5120] 秋季 6.S981 程序合成简介 [xor 6.5110] 秋季 6.5820 (6.829) 计算机网络 秋季 6.5830 (6.830) 数据库系统 秋季 6.5900 (6.823) 计算机系统架构 秋季 6.5940 微型机器学习与高效深度学习计算 秋季 6.5080 (6.836) 多核编程 春季 6.5120 (6.822) 程序形式推理 [xor 6.5110] 春季 不开设 AY24/25 6.5610 应用密码学与安全 [xor 6.5620] 春季 6.5660 (6.858) 计算机系统安全 春季6.5840 (6.824) 分布式计算机系统工程 春季 6.5910 (6.375) 复杂数字系统设计 春季 下一门课程未知 6.5930 (6.825) 深度学习硬件架构 春季 6.5950 (6.S983) 安全硬件设计 春季 6.8530 6.C85 交互式数据可视化 春季 不开设 AY24/25
用于航空航天的高功率双向 DC-DC 转换器...
通过提出一个新模型，可以计算出器件电流均方根和平均电流以及电感/变压器电流均方根和峰值的方程，从而提高双向双有源桥 (DAB) 直流-直流转换器的效率。这些方程有助于预测器件和无源元件中的损耗，并有助于转换器设计。在考虑缓冲电容器对 DAB 转换器的影响的同时，还分析了降压和升压模式下的零电压开关 (ZVS) 边界。所提出的模型可用于预测任何所需工作点的转换器效率。新模型可作为 DAB 硬件设计（器件和无源元件选择）、软开关工作范围估计和设计阶段性能预测的重要教学兼研究工具。DAB 直流-直流转换器的运行已通过大量模拟验证。基于所提出的模型设计了一个 DAB 转换器原型，并用于航空航天储能应用。实验结果验证了新模型在 7 kW、390/180 V、20 kHz 转换器运行和 ZVS 边界运行中的有效性。