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矢量商过滤器：克服时间/空间交易 -
在本文中，我们介绍分区商lter（PQF）。它的设计类似于向量商lter和pre x（商）lter（最终都是基于商lter）的设计。与Pre X Ler类似，它使用两级层次结构来存储商：大多数密钥都发送到Frontyard，而Over Ows则进入后院。在frontyard中，只有一个存储桶（缓存线）可以在其中最终出现，这是导致其他动态lter设计的性能提高，这些设计必须访问每个操作的两个缓存线。键使用两种选择机制（类似于向量商lter）发送到后院，并且使我们能够支持删除的创新是后院位置纯粹依赖于前院位置，而没有重新进行商的重新进行。
satellite链接增强传输方案朝向萨金>中的航空IoT
摘要 - 航空互联网的快速发展（IoT）将飞行中连接（IFC）定位为其关键应用之一。太空空气地面集成网络（Sagin）对于通过启用无缝和可靠的连接来确保IFC的性能至关重要。但是，大多数现有研究仅将卫星视为透明的远期节点，并忽略了它们潜在的缓存功能以提高IFC数据速率。在本文中，我们探索了一个面向IFC的萨金，其中卫星和地面站（GSS）共同努力将内容传输给空降乘客，从而促进空中传播。通过将文件分类为缓存（可通过卫星立即访问）和非接收文件（仅通过GSS获取），本文开创了将多个卫星间链接（ISLS）集成到IFC框架中的集成，从而创新了两种文件的内容交付过程。为了最大程度地减少内容交付的平均延迟，我们制定了相应的优化问题：1）对于缓存文件，我们提出了一种确切的基于惩罚的方法来确定卫星关联方案。2）对于非接近文件，我们提出了一种基于优化的交替优化的有效算法，以共同优化卫星关联和GS带宽分配。我们提出的框架的复杂性很低，为航空乘客的高速互联网连接铺平了道路。最后，提供了仿真结果，以证明我们提出的IFC框架对Sagin的有效性。
MDM：GPU 内存发散模型
摘要 — 通过使用一组数学方程式捕捉一阶性能现象，分析模型使架构师能够比周期精确模拟快几个数量级地进行早期设计空间探索。但是，如果由于模型不准确而导致通过模型获得的结论具有误导性，则这种速度优势无效。因此，实用的分析模型需要足够准确，以捕捉广泛应用程序和架构配置中的关键性能趋势。在这项工作中，我们专注于分析建模新兴的内存发散 GPU 计算应用程序的性能，这些应用程序在机器学习和数据分析等领域很常见。这些应用程序的空间局部性较差，导致 L1 缓存频繁阻塞，因为应用程序发出的并发缓存未命中数量远远超过缓存可以支持的次数，从而削弱了 GPU 使用线程级并行 (TLP) 隐藏内存延迟的能力。我们提出了 GPU 内存发散模型 (MDM)，该模型忠实地捕捉了内存发散应用程序的关键性能特征，包括内存请求批处理和过多的 NoC/DRAM 排队延迟。我们根据详细的模拟和真实硬件验证了 MDM，并报告了以下方面的重大改进：(1) 范围：除了非内存发散应用程序外，还能够对流行的内存发散应用程序进行建模；(2) 实用性：通过使用二进制插装而不是功能模拟来计算模型输入，速度提高了 6.1 倍；(3) 准确性：平均预测误差为 13.9%，而最先进的 GPUMech 模型为 162%。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
比哈尔邦政府内阁秘书处...
bihar.gov.in › 缓存 › SHOW_DOCS PDF 2020 年 7 月 22 日 — 2020 年 7 月 22 日使用固定翼飞机运营 VIP 航班，机长应持有有效...价格应包含 HRA、TA、DA以及所有其他费用。
AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
计算最坏情况执行时间... - AbsInt
以前，处理器的行为非常确定。指令的延迟是一个常数，即它不依赖于执行该指令之前发生的事情。内部指令（add、mul 或等）以及访问内存或 IO 等外部设备的指令都是如此。为了提高其平均计算能力，现代处理器配备了加速机制，导致指令的执行时间各不相同。因此，指令的持续时间取决于在它之前执行的内容。这种“历史影响”可能非常深远，并且与它影响的指令没有逻辑相关性。这种机制的一个例子是缓存。事实上，根据通向加载指令的执行路径，包含要加载的数据的内存行可能已经在数据缓存中（命中），也可能不在，要么尚未加载（未命中），要么已经删除（由于替换而未命中）。还有许多其他加速机制，如乱序执行、分支预测、推测访问、“超标量”、处理单元复制（例如两个整数单元）、存储缓冲区、地址流水线等。
Seagate® SkyHawk AI 10TB 监控硬盘 (ST10000VE0008 / ST10000VE0001)
Seagate® SkyHawk™ AI 是世界上第一款专为人工智能 (AI) 监控解决方案打造的硬盘。ImagePerfect™ AI 固件，定制设计以支持额外的 32 个 AI 流，3.5 英寸 SATA 6Gb/s，256MB 缓存，3 年制造商保修，MTBF 1,500,000 小时
DOCA SDK v2.9.0_cx8
11设计注意事项23 11.1懒惰的脱蛋白优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 11.2注册缓存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 11.3 Untin回调。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 11.4支持的系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 11.5 PCI条尺寸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 11.6令牌用法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 11.7同步和内存排序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27