XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System超大规模
Spin-2 QPU
我们的 Spin-2 QPU 是一款基于硅中自旋量子位的 2 量子位可编程量子处理器，这些自旋量子位保存在稀释制冷机内 10 到 20 mK 的温度下。传统的直流电缆和高频传输线将信号传送到 Spin-2 QPU 和从 Spin-2 QPU 传送信号。被捕获在半导体量子点中的两个电子自旋是量子处理器 [2-4] 特别有前途的构建块。这些设备可以通过标准光刻技术制造和定制，这对于未来大规模集成大量量子位来说是一个相当大的优势。此外，它们由电流态电子器件控制和读出。由于自旋量子位尺寸小且与传统晶体管技术相似，从超大规模集成的角度来看，它们非常有前途。
EE5M02 微电子电路
该模块将使学生深入了解电路和系统的超大规模集成 (VLSI)。该模块的最终目标是让学生掌握足够的知识，能够将大型数字电路的功能描述（硬件描述语言 (HDL) 级别）转换为物理布局描述（通常使用 GDSII 格式），适合在代工厂进行制造（流片）。该模块的结构分为两部分。VLSI 电路组件每周分配两次讲座，涵盖设备物理特性，重点关注非理想晶体管行为、电路和线路延迟模型、VLSI 电路复杂性的数学模型和产量估算。VLSI 系统组件每周分配一次讲座，涵盖用于实现电子设计自动化 (EDA) 流程的复杂软件工具链中使用的算法和数据格式。这两个实验室都基于 VLSI 系统讲座。
非晶态HfO_2中的氧空位和氢
非晶态二氧化铪 (a-HfO 2 ) 广泛用于电子设备，例如超大规模场效应晶体管和电阻存储单元。a-HfO 2 中氧空位 (OV) 缺陷的密度对非晶态材料的电导率有很大影响。最终，OV 缺陷是造成导电细丝路径形成和断裂的原因，而导电细丝路径可用于新型电阻开关设备。在这项工作中，我们使用从头算方法研究了 a-HfO 2 中的中性 OV。我们研究了 OV 的形成能、双 OV 的结合能、不受干扰和在氢原子附近存在时的 OV 迁移以及氢原子向 OV 的迁移。与结晶 HfO 2 中的势垒 (2.4 eV) 相比，a-HfO 2 中存在浅而短程的 OV 迁移势垒 (0.6 eV)。附近的氢对 OV 迁移的影响有限；然而，氢可以通过在OV之间跳跃而轻易扩散。
信息电池
应对可再生能源的间歇性是一项根本挑战，负荷转移和电网规模存储是关键的应对措施。我们提出了信息电池 (IB)，其中能量以信息的形式存储——具体来说，是已完成的计算任务的结果。因此，信息电池通过推测负荷转移提供存储，预测未来将执行的计算。我们从分布式系统的角度出发，评估通过增强编译器工具链、键值存储和现代超大规模计算中的其他重要元素，IB 存储系统的实用程度。具体来说，我们通过增强 Rust 编译器来实现一个特定的 IB 原型，以实现透明的函数级预计算和缓存。我们评估了这带来的开销，以及宏观层面的作业预测和功率预测。我们还评估了 IB 系统的操作空间，以确定给定功率和计算机制下任何 IB 系统的最佳效率。
数据中心和人工智能的电力需求增长及其对天然气发电的影响
全球经济的数字化转型引发了数据生成和处理的空前激增，云计算、大数据分析和在线服务已成为现代商业运营不可或缺的一部分。这一转型的核心是人工智能 (AI) 的快速发展，尤其是生成式人工智能，其数据密集型机器学习模型需要非凡的计算能力。这种由人工智能驱动的增长，加上移动数据网络、视频流、物联网 (IoT) 设备以及加密货币挖矿等能源密集型应用的日益普及，给数据中心带来了巨大的扩容压力。到 2030 年，全球数据中心市场预计将以超过 10% 的复合年增长率增长，超大规模设施预计将占据主导地位，将数据中心总建筑面积推至 3 亿平方英尺以上。这种爆炸式扩张凸显了对可扩展基础设施的迫切需求，以满足对数据处理和存储的急剧增长的需求。
超节能可逆量子点细胞自动机 8:1 多路复用器电路
摘要：在设计用于超大规模集成 (VLSI) 系统的数字电路时，降低功耗方面的能效考虑是一个重要问题。量子点细胞自动机 (QCA) 是一种新兴的超低功耗方法，不同于传统的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，用于构建数字计算电路。开发完全可逆的 QCA 电路有可能显著降低能量耗散。多路复用器是构建有用数字电路的基本元素。本文介绍了一种具有超低能耗的新型多层完全可逆 QCA 8:1 多路复用器电路。使用 QCADesigner-E 2.2 版工具模拟了所提出的多路复用器的功耗，描述了 QCA 操作背后的微观物理机制。结果表明，所提出的可逆 QCA 8:1 多路复用器的能耗比文献中之前介绍的最节能的 8:1 多路复用器电路低 89%。
十、欧洲数字独立：构建 EuroStack
为了减少对外国云提供商的依赖，欧洲启动了 Gaia-X 等项目，旨在创建一个优先考虑数据主权并遵守欧洲法规的云生态系统，尽管成功率有限。194 与美国超大规模企业的规模和影响力竞争仍然是一项重大挑战。然而，在后疫情时代的政府投资计划的推动下，解决这种依赖性的努力已获得动力。例如，数字欧洲计划侧重于高性能计算 (HPC)、网络安全和数字技能发展。通过欧洲共同利益重要项目 (IPCEI) 开展的工业合作也瞄准了微电子、边缘和云技术等战略领域。195 此外，下一代欧盟计划已拨出超过 8000 亿欧元的欧洲共同债务，其中超过 20% 用于数字化转型和加强欧洲的技术能力。196 然而，这些资源的分配效率如何，以及它们是否真正培育了独立的欧洲科技参与者，而不是加深了对现有技术巨头的依赖，仍然存在疑问。
光电智能 - NIST 的 TSAPPS
通用智能涉及将许多信息源整合成一个连贯、自适应的世界模型。要设计和构建通用智能硬件，我们必须考虑神经科学和超大规模集成的原理。对于能够实现通用智能的大型神经系统，用于通信的光子学和用于计算的电子学的属性是互补和相互依赖的。使用光进行通信可以实现跨大型系统的高扇出率和低延迟信号传输，而不会出现依赖流量的瓶颈。对于计算，约瑟夫森电路固有的非线性、高速度和低功耗有利于复杂的神经功能。在 4 K 下操作可以使用单光子探测器和硅光源，这两个特性可以实现效率和经济的可扩展性。在这里，我概述了光电硬件的概念，从突触电路开始，继续进行晶圆级集成，并扩展到与光纤束互连的系统，可能达到人脑的规模甚至更大。
Ranovus Odin™ Analog-Drive CPO 2.0 配置...
Ranovus Inc. (“RANOVUS”) 今天在北美领先的光纤网络盛会 OFC 2021 上宣布，通过引入 Odin™ Analog-Drive CPO 2.0 架构，下一步将降低超大规模数据中心运营的功耗和总体成本。Ranovus 利用与领先的多太比特互连解决方案提供商 IBM Inc. (“IBM”)、TE Connectivity (“TE”) 和 Senko Advanced Components, Inc (“SENKO”) 的战略合作，为数据中心创建了第二代 CPO 2.0 配置。共封装光学器件 (CPO) 是一种创新方法，可在单个封装组件中为以太网交换机和 ML/AI 硅片提供 nx100Gbps PAM4 光纤 I/O，从而显着降低整个系统的成本和功耗。随着数据中心流量在人工智能和机器学习的推动下以前所未有的速度增长，网络基础设施必须在保持其总功耗和占地面积的同时扩大容量。 2020 年 3 月宣布的战略合作
微滴光燃料电池可收集高密度能量并降解染料
经历了从宏观到微观或纳米级原型的超大规模集成（如 VLSI）的范式转变，以提高效率、提高吞吐量和增加功率密度。12 因此，为了提高效率，人们也在小型化和工艺强化方面观察到大量研究活动，这些研究活动更为广泛使用的商业能量收集器，如电池、14,15 光伏电池 16 或燃料电池 17,18。特别是自从 18 世纪威廉·格罗夫爵士 19 将化学能转化为电能的开创性发明以来，燃料电池（FC）尽管遭遇了许多挫折，但还是取得了令人瞩目的进步 20。21 例如，FC 作为孤立或分布式电源的效用现在已经转化为几兆瓦的发电厂。 17 由聚合物电解质膜、磷酸、甲醇或碱组成的各种燃料电池已经以不同的长度和性能规模出现，不仅为能源密集型火箭提供动力，还用于运行微型微型发射器或生物医学设备。22 – 25 目前，燃料电池中使用的燃料是氢气 (H 2 )、甲醇