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程序员的量子计算
这是一本从传统程序员的角度介绍量子计算的书，适合学生和从业者阅读。书中使用从头开始用 Python 和 C++ 开发的开源代码库，解释了 25 多种基本算法，并给出了完整的数学推导和经典的模拟代码。在介绍量子计算的基础知识之后，作者重点介绍了算法和有效模拟算法的基础设施，从量子隐形传态、超密集编码、Bernstein-Vazirani 算法和 Deutsc-Jozsa 算法开始。高级算法包括量子霸权实验、量子傅里叶变换、相位估计、Shor 算法、具有量子计数和振幅放大的 Grover 算法、量子随机游动以及用于门近似的 Solovay-Kitaev 算法。本书通过变分量子特征求解器、量子近似优化以及 NP 完全最大割和子集和算法探索了量子模拟。本书还讨论了程序员生产力、量子噪声、错误校正以及量子编程语言、编译器和工具面临的挑战等问题，最后一节介绍了编译器的转译技术。
QuComm：优化分布式量子计算的集体通信
分布式量子计算 (DQC) 是一种可扩展的构建大规模量子计算系统的方法。以前的 DQC 编译器要么关注量子比特到量子比特的节点间门，要么关注量子比特到节点的非局部电路块，而忽略了优化由多个节点上的非局部门组成的集体通信的机会。在本文中，我们观察到，通过利用集体通信模式，我们可以大大减少实现一组非局部门所需的节点间通信量。我们提出了 QuComm，这是第一个编译器框架，它揭示和分析隐藏在分布式量子程序中的集体通信模式，并根据发现的模式在任何 DQC 架构上有效地路由节点间门，从而降低目标程序的总体通信成本。我们还首次形式化了 DQC 编译中的通信缓冲区概念。通信缓冲区利用数据量子位来存储远程纠缠，以便我们可以确保任何 DQC 架构上都有足够的通信资源来支持针对集体通信的拟议优化。实验结果表明，与最先进的基线相比，QuComm 在各种分布式量子程序和 DQC 硬件配置中平均减少了 54.9% 的节点间通信量。
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围绕 Google TensorFlow，基于 AI 的视觉应用可在短时间内轻松实现。该平台允许通过众多接口实现网关或控制任务，并同时进行 AI 推理任务。Hailo 的开发者专区包括众多预训练的神经网络（“Model Zoo”）、位精确模拟器和性能工具、数据流编译器以及 Hailo“TAPPAS”高性能应用工具包，从而能够高效实施创新的 AI 解决方案，同时缩短上市时间和降低工程成本。
UFS天气模型用户指南
3建造并运行UFS天气模型7 3.1支持的平台和编译器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.2先决库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.2.1通用模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.3获取数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.4下载天气模型代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.5构建天气模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5.1加载所需的模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5.2设置CMAKE_FLAG和CCPP_SUITES环境变量。。。。。。。。。。。。。11 3.5.3构建模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6运行模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6.1使用回归测试脚本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6.2使用操作要求测试脚本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。
通过分层合成重新优化量子电路
摘要 — 量子计算的当前阶段处于噪声中型量子 (NISQ) 时代。在 NISQ 设备上，双量子比特门（例如 CNOT）比单量子比特门噪声大得多，因此必须尽量减少它们的数量。量子电路合成是将任意幺正分解为一系列量子门的过程，可以用作优化工具来生成更短的电路以提高整体电路保真度。然而，合成的解决时间随着量子比特数量的增加而呈指数增长。因此，对于大规模量子比特电路来说，合成是难以实现的。在本文中，我们提出了一个分层的逐块优化框架 QGo，用于量子电路优化。我们的方法允许指数成本优化扩展到大型电路。QGo 结合使用分区和合成：1) 将电路划分为一系列独立的电路块； 2) 使用量子合成重新生成和优化每个块；3) 通过将所有块拼接在一起重新组成最终电路。我们进行分析并展示三种不同情况下的保真度改进：真实设备上的小尺寸电路、噪声模拟中的中尺寸电路和分析模型上的大尺寸电路。我们的技术可以在现有优化之后应用，以实现更高的电路保真度。使用一组 NISQ 基准，我们表明，与 t | ket ⟩ 等工业编译器优化相比，QGo 可以将 CNOT 门的数量平均减少 29.9%，最多可减少 50%。在 IBM Athens 系统上执行时，较短的深度可带来更高的电路保真度。我们还展示了 QGo 技术的可扩展性，以优化 60 多个量子比特的电路。我们的技术首次成功展示在大型电路的编译工具链中采用和扩展合成。总体而言，我们的方法非常稳健，可以直接纳入生产编译器工具链，以进一步提高电路保真度。索引术语——量子计算、优化、综合、量子编译器
设计多核大小 μBrains 以实现节能...
摘要 — 随着基于脉冲的深度学习推理应用在嵌入式系统中的增多，这些系统倾向于集成神经形态加速器（如 µ Brain）以提高能源效率。我们提出了一种基于 µ Brain 的可扩展多核神经形态硬件设计，以加速脉冲深度卷积神经网络 (SDCNN) 的计算。为了提高能源效率，内核在神经元和突触容量方面设计为异构的（即大核与小核），并且它们使用并行分段总线互连，与传统的基于网格的片上网络 (NoC) 相比，这可以降低延迟和能耗。我们提出了一个名为 SentryOS 的系统软件框架，将 SDCNN 推理应用程序映射到所提出的设计中。SentryOS 由一个编译器和一个运行时管理器组成。编译器利用大和小 µ Brain 内核的内部架构将 SDCNN 应用程序编译成子网络。运行时管理器将这些子网络调度到内核上并流水线执行以提高吞吐量。我们用五个常用的 SDCNN 推理应用程序评估了所提出的大多核神经形态设计和系统软件框架，并表明所提出的解决方案可降低能耗（37% 至 98%）、降低延迟（9% 至 25%）并提高应用程序吞吐量（20% 至 36%）。我们还表明 SentryOS 可以轻松扩展到其他脉冲神经形态加速器，例如 Loihi 和 DYNAP。索引术语 — 神经形态计算、脉冲深度卷积神经网络、多核、嵌入式系统、µ Brain
M.Sc. （生物技术）学期I MSBT-101（Bioc
软件可靠性（SE308）研究了课程软件可靠性后，学生应能够：CO1：学习可靠性数学以检查系统的软件可靠性。二氧化碳：了解系统可靠性概念和术语。CO3：分析，比较和评估软件可靠性增长模型。 CO4：要设计，选择并应用适当的ML算法来解决计算机工程问题。 co5：实施测试箱生成，准备测试，执行测试和开发系统的操作配置文件的过程。 Web技术（SE325）CO1：了解数据通信的适当网络模型。 CO2：评估最常用的各种应用程序层协议。 CO3：根据需要使用应用程序的HTML和CSS功能，分析各种类型的网及其Evolution CO4：创建网页。 co5：在简单的网页中应用PHP，并以XML格式表示数据。 二氧化碳：请记住各种Web挖掘框架和Web IR系统的概念和类型。 编译器设计（SE306）CO3：分析，比较和评估软件可靠性增长模型。CO4：要设计，选择并应用适当的ML算法来解决计算机工程问题。 co5：实施测试箱生成，准备测试，执行测试和开发系统的操作配置文件的过程。 Web技术（SE325）CO1：了解数据通信的适当网络模型。 CO2：评估最常用的各种应用程序层协议。 CO3：根据需要使用应用程序的HTML和CSS功能，分析各种类型的网及其Evolution CO4：创建网页。 co5：在简单的网页中应用PHP，并以XML格式表示数据。 二氧化碳：请记住各种Web挖掘框架和Web IR系统的概念和类型。 编译器设计（SE306）CO4：要设计，选择并应用适当的ML算法来解决计算机工程问题。co5：实施测试箱生成，准备测试，执行测试和开发系统的操作配置文件的过程。Web技术（SE325）CO1：了解数据通信的适当网络模型。CO2：评估最常用的各种应用程序层协议。 CO3：根据需要使用应用程序的HTML和CSS功能，分析各种类型的网及其Evolution CO4：创建网页。 co5：在简单的网页中应用PHP，并以XML格式表示数据。 二氧化碳：请记住各种Web挖掘框架和Web IR系统的概念和类型。 编译器设计（SE306）CO2：评估最常用的各种应用程序层协议。CO3：根据需要使用应用程序的HTML和CSS功能，分析各种类型的网及其Evolution CO4：创建网页。co5：在简单的网页中应用PHP，并以XML格式表示数据。二氧化碳：请记住各种Web挖掘框架和Web IR系统的概念和类型。编译器设计（SE306）