XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缓存
高清广播服务器-360系统
MAXX 2400 HD 可处理当今基于文件的工作流程，通过千兆以太网轻松通信。它的 HD SDI 输入和输出，加上模拟和数字音频格式，使其与制作和广播完美契合。MAXX 2400 HD 与领先的自动化系统兼容，非常适合用作播放服务器、卫星摄取缓存、图形存储、远程卡车以及 DTV 广播中的额外频道。
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虚拟机的概念。硬件和软件。数据处理系统的一般方案。计算机类型。计算机记忆。中央记忆。ROM记忆。缓存内存。缓冲器内存。闪光回忆。大规模记忆。处理器。微处理器的演变。多处理器体系结构。输入/输出：计算机的输入/输出端口。输入单元。输出单位。2。算法算法的概念。常数，变量和算法的说明。算法的表示。编程语言。解释和编译语言。
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摘要 - 基于CPU的推理可以作为外芯片加速器的拟合作用。在这种情况下，由于其高效率，新兴的矢量体系结构是一个有前途的选择。然而，卷积算法和硬件实现的庞大设计空间使设计选项的选择具有挑战性。在本文中，我们介绍了针对基于CPU的卷积神经网络（CNN）推断的共同设计的未来矢量体系结构的持续研究，重点是IM2Col+Gemm和Winograd内核。使用GEM5模拟器，我们探讨了几个硬件微体系特征的影响，包括（i）向量泳道，（ii）向量长度，（iii）缓存尺寸和（iv）将向量单元集成到CPU管道中的选项。In the context of im2col+GEMM, we study the impact of several BLIS-like algorithmic optimizations such as (1) utilization of vector registers, (2) loop unrolling, (3) loop reorder, (4) manual vectorization, (5) prefetching, and (6) packing of matrices, on the RISC-V Vector Extension and ARM-SVE ISAs.我们使用Yolov3和VGG16网络模型进行评估。我们的共同设计研究表明，BLIS样的优化对所有类型的矢量微体系结构都不是有益的。我们还证明，与我们优化的CNN内核相比，较长的矢量长度（至少为8192位）和较大的缓存（256MB）可以提高5倍的性能，而512位和1MB的载体长度则可以提高性能。我们的共同设计研究还表明，与IM2Col+GEMM相比，Winograd需要较小的缓存尺寸（高达64MB）。在Winograd的背景下，我们通过使用每个通道的8×8图块来介绍跨输入/输出通道之间的新颖的瓷砖并行方法，以对向量长度不可知（VLA）体系结构进行载体化算法。我们的方法利用了较长的向量长度并提供了高内存重复使用，与我们在Fujitsu A64FX处理器上优化的IM2Col+Gemm方法相比，对于具有3×3内核大小的非弯曲卷积层的性能提高了2.4倍。索引术语 - CNN，GEMM，Winograd，长量架构，向量长度不可知论ISA，共同设计，优化
PDIP：优先级定向指令预取 - UCSD CSE
现代服务器工作负载具有较大的代码占用空间，由于指令缓存容量未命中，这些代码很容易出现前端瓶颈。即使现代处理器中实现了积极的提取定向指令预取 (FDIP)，由于 I-Cache 未命中，仍然会出现严重的前端停顿。FDIP 可以容忍 BPU 预测路径上发生的大部分未命中，而不会导致停顿。然而，先前的指令预取工作并非设计用于 FDIP 处理器。它们的唯一目标是减少 I-Cache 未命中，而 FDIP 处理器则旨在容忍它们。设计与 FDIP 协同工作的指令预取器需要确定影响前端性能的缓存未命中比例（未被 FDIP 完全隐藏），并仅针对它们。在本文中，我们提出了优先级定向指令预取 (PDIP)，这是一种新颖的指令预取技术，它通过仅针对 FDIP 遇到困难的目标发出预取来补充 FDIP——沿着导致前端停顿事件的重新引导路径。PDIP 识别这些目标并将它们与未来预取的触发器相关联。在 43.5KB 的预算下，PDIP 在重要的工作负载（例如 Cassandra）上实现了高达 5.1% 的 IPC 加速，并在 16 个基准测试中实现了 3.2% 的几何平均 IPC 加速。
程序结构BTECH（人工智能）IV年（i＆...
大数据：大数据的特征，大数据的应用，与其他系统的比较，与Hadoop的数据分析，扩展出来，数据流，组合仪功能，Hadoop流。hdfs，HDFS的设计，HDFS概念块，名称节点和数据节点，时钟缓存，HDFS联合，HDFS，高可用性，可用性和围栏，命令行接口，基本文件系统操作，基本文件系统操作，Hadoop文件系统，Hadoop文件流，数据流，数据流，数据流量，并与DIST
HP ZBook Fury 16 G11移动工作站PC
Intel® Core™ i9-13950HX with Intel® UHD Graphics (1.6 GHz E-core base frequency, 2.2 GHz P-core base frequency, up to 4.0 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 5.5 GHz P-core Max Turbo frequency, 36 MB L3 cache, 8 P-cores and 16 E-cores, 32 threads), supports Intel® vPro® Technology Intel® Core™ i7-13850HX with Intel® UHD Graphics (1.5 GHz E-core base frequency, 2.1 GHz P-core base frequency, up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 5.3 GHz P-core Max Turbo frequency, 30 MB L3 cache, 8 P-cores and 12 E-cores, 28 threads), supports Intel® vPro® Technology Intel® Core™ i5-13600HX with Intel® UHD图形（1.9 GHz E核基本频率，2.6 GHz P核基本频率，高达3.6 GHz E核最大涡轮频率，高达4.8 GHz P核最大涡轮涡轮增压频率，24 MB L3缓存，6个P核和8个e-cores，8个e-cores，20个螺纹，支持Intel®VPRO®CoreIntel®CoreIntel®Core™INTERPRAPTION INTERPRAPTICS INTER®INTERTICTICT ENDERS INTER™I9-149-149-HXER（HUS）基本频率，2.2 GHz P核基本频率，高达4.1 GHz E核最大涡轮频率，高达5.8 GHz P核最大涡轮频率，36 MB L3缓存，8个P核和16个E核，32个线程，32个线程）Intel®Core™I7-14700HX I7-14700HX，具有Intel®ghz up频率（1.5 GHZ UP base base base 9 ghz base base base 3. 3. 3. GHZ 2.1 GHZ PRESY，2.1 GHZ PR频率，2.11 core，2.1 ghz cor，2.1 cor，2.11。涡轮频率，最高5.5 GHz P核最大涡轮频率，33 MB L3缓存，8个P核和12个E核，24个线程）
Exadata ACFS 快照和稀疏克隆
• 可选择屏蔽测试主数据库中的敏感数据 • 使用一条命令从此处创建节省空间的测试/开发数据库，适用于 PDB • 快照上提供 Exadata Smart 功能（查询卸载、存储索引、智能日志、智能闪存缓存、HCC 等） • 挑战 — 刷新测试主数据库会使现有快照无效；必须创建新的完整测试主数据库才能创建新的刷新的 Exadata 快照
文章肿瘤衍生的IL-6和肿瘤，脂肪和肌肉之间的反式信号介导胰腺癌cachexia
大多数患有胰腺腺癌（PDAC）的患者患有恶病质；有些没有。建模异质性，我们使用了患者来源的原始异种移植物。这些表供体减肥。此外，肌肉浪费与死亡率和鼠IL-6相关，而人类IL-6与最大的鼠缓存相关。在细胞培养和小鼠中，PDAC细胞在肌细胞和血液中引起脂肪细胞IL-6表达和IL-6和IL-6受体（IL6R）。PDAC诱导脂肪细胞脂肪分解和肌肉脂肪变性，医疗代谢和浪费。从恶性细胞中耗尽IL-6，使脂肪浪费减少了一半，并废除了肌动症，甲代谢和萎缩。在培养中，脂肪细胞脂解需要可溶性（S）IL6R，而IL-6，SIL6R或棕榈酸酯诱导肌管萎缩。PDAC细胞激活脂肪细胞，诱导肌管浪费并激活肌管以诱导脂肪细胞脂肪分解。因此，PDAC缓存通过馈送，IL-6反式信号环从组织串扰引起。恶性细胞通过IL-6发出肌肉和脂肪的信号，通过SIL6R脂肪向脂肪发出信号，以及通过脂质和IL-6向肌肉发出脂肪，所有这些都是可靶向的机制，用于治疗恶病质。
通过计数米草图检测微构造攻击
摘要 - 对性能的持续追求推动了专业人员，以结合多个内核，缓存，加速单元或投机执行，使系统变得非常复杂。另一方面，这些功能通常会暴露出构成新挑战的意外漏洞。为了进行检查，可以利用缓存或投机执行引入的定时差异以泄漏信息或检测活动模式。保护嵌入式系统免受现有攻击是极具挑战性的，而且由于新的微体系攻击的持续崛起（例如，幽灵和编排攻击），这使它变得更加困难。在本文中，我们提出了一种新方法，该方法基于计数示意图，用于检测嵌入式系统介绍的微处理器中的微体系攻击。这个想法是将安全检查模块添加到系统中（无需修改保护器，而不是在保护下），负责观察被提取的说明，并识别和发出信号可能的可疑活动，而无需干扰系统的标称活动。可以在设计时（在部署后重新编程）对所提出的方法进行编程，以便始终更新Checker能够识别的攻击列表。我们将所提出的方法集成到了大型RISC-V核心中，我们证明了它在检测几种版本的幽灵，编排，Rowhammer和Flush+重新加载攻击方面的有效性。在最佳配置中，提出的方法能够检测到100％的攻击，没有错误的警报，并引入了大约10％的面积开销，大约增加了4％的功率，并且没有降低工作频率。