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模块 8：数值继电 I：基础知识讲座 27
数字继电器比机电和固态继电器具有更大的灵活性。在机电继电器中，磁路、气隙等结构细节用于设计各种操作特性。由于固态继电器主要使用模拟电路，因此它们比相应的机电继电器具有更多的创新性，而机电继电器无疑是坚固的。但是，固态继电器无法具有计算机辅助继电器所具有的灵活性。例如，使用计算机辅助继电器，为电压信号提供幅度缩放和相移以产生从相到中性电压的线间电压要简单得多，因为它可以由程序处理。计算机继电器可以编程。此外，由于编程功能，可以为多个继电器提供通用硬件，从而降低库存成本。
提高AI模型的能源效率
对内存需求的显着影响，导致需要更少的硬件，因为该模型可以挤压成较少的GPU，这是提高能量效率的最具影响力的方法之一。●硬件：专用AI硬件（例如GPU或TPU）可以加速培训和推理。通用硬件（例如CPU）可以具有更大的灵活性，但在处理机器学习工作负载方面通常会很慢。在选择硬件时，应仔细考虑使用硬件，诸如内存能力，处理能力和对不同数据精度格式的支持。这是一个双层单词：虽然它建议了某些模型和功能优化某些硬件的机会，但它可能意味着尝试在其他硬件上运行模型或流程，例如，因为最佳硬件不可用或过于昂贵，导致效率降低。，45 46
波音 777：回顾 - NATO STO
777 航空电子设备首次在商用运输机上使用集成模块化航空电子设备概念。主显示器、飞行管理、推力管理、控制维护、数据通信、飞机状态监控和飞行数据记录等功能在两个航空电子设备柜中实现，每个柜均配有八个线路可更换模块。四个输入/输出模块和四个核心处理器模块使用通用硬件和软件架构。与联合系统相比，这种实现方式可降低重量和功耗，同时提高可靠性、简化系统接口并改善故障隔离。新的多发射机数据总线 (ARINC 629) 可增加所有系统之间的通信，从而提高功能性、可靠性、成本和重量。软件可在机上加载，以降低备件成本并允许更快地整合功能改进。
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程
在资源受限环境（例如微控制器和AI加速器）中，对人工智能（AI）应用的需求不断增长，提出了重大挑战。在这些平台上部署深度学习模型对于将AI扩展到边缘计算，可穿戴设备和智能眼镜至关重要。但是，现有模型通常是为通用硬件设计的，导致资源约束设置的效率低下。这项研究重点是优化嵌入式系统的深度学习模型，特别关注智能眼镜应用。通过利用模型压缩，量化和神经体系结构搜索等技术，目标是在满足这些平台的严格约束时确保高性能。该研究将强调软件优化和与硬件设计人员的合作，以确保与新兴AI加速器的无缝集成。目标是开发能够在低功率设备上运行的高效，健壮和准确的模型，从而在智能眼镜中实现实时AI应用程序。这些进步将支持新颖的用例，例如凝视估计，意图识别和增强现实，提高可用性和可访问性，同时减少对云基础架构的依赖。这项研究解决了对可伸缩，可访问的AI的关键需求，
量子神经形态计算
在过去的几十年里，量子计算和神经形态计算已经成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗进行更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同提案和实验实现。我们将它们分为两类：数字的，在基于门的量子计算机上实现；模拟的，利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子比特组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子比特的旋转，或涉及两个或更多量子比特的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机是
耐受的说明的设计在RISC-V Core中针对软错误和硬错误
由辐射引起的电子设备中的故障是过去几十年中最具挑战性的IS之一。如今，辐射效应不仅在太空环境中至关重要，而且在海平面上也至关重要，因为晶体管降尺度会影响综合电路的特征。 在敌对的环境中运行时，固态设备和集成电路可能会直接击中，电子，电子，质子，中子，重离子或α颗粒，从而导致其电性能改变。 这会使这些设备的可靠性和完整性处于危险之中，如果在安全关键应用中发生，也会导致灾难性后果。 国际标准IEC 61508设定了与安全相关系统必须满足的要求，以便根据其可靠性级别进行分类和认证。 对于涉及硬件设计的原因，可以通过将冗余概念应用于系统中的所有组件来进行缓解效果。 是通用硬件设备的处理器，在许多应用程序中都非常常见，有时在敌对的环境中运行。 这就是为什么可以将它们视为需要容忍的真正关键组件的原因。 在本论文项目中，介绍了指令解码的可容忍设计（ID）阶段的CV23E40P核心（这是RISC-V核心，实现RV32IMC仪器集）。 本论文中开发的工作包含在一个更广泛的项目中，该项目旨在使整个CV32E40P核心容错耐受。如今，辐射效应不仅在太空环境中至关重要，而且在海平面上也至关重要，因为晶体管降尺度会影响综合电路的特征。在敌对的环境中运行时，固态设备和集成电路可能会直接击中，电子，电子，质子，中子，重离子或α颗粒，从而导致其电性能改变。这会使这些设备的可靠性和完整性处于危险之中，如果在安全关键应用中发生，也会导致灾难性后果。国际标准IEC 61508设定了与安全相关系统必须满足的要求，以便根据其可靠性级别进行分类和认证。对于涉及硬件设计的原因，可以通过将冗余概念应用于系统中的所有组件来进行缓解效果。是通用硬件设备的处理器，在许多应用程序中都非常常见，有时在敌对的环境中运行。这就是为什么可以将它们视为需要容忍的真正关键组件的原因。在本论文项目中，介绍了指令解码的可容忍设计（ID）阶段的CV23E40P核心（这是RISC-V核心，实现RV32IMC仪器集）。本论文中开发的工作包含在一个更广泛的项目中，该项目旨在使整个CV32E40P核心容错耐受。提出的de符号使用误差校正代码（ECC）和N模块冗余（NMR）技术，这些技术可确保对单个事件效应（SEE）的容错容忍（SEE）对舞台中包含的所有组件。特别是，从硬件优化的角度来看，HSIAO代码是最适合的ECC之一。因此，它在设计中使用单个误差校正和双重错误检测（SECDED）功能。就NMR技术而言，出于论文的目的，一式三份（TMR）是硬件开销和错误公差水平之间的最佳权衡。实际上，TMR使用最小冗余水平来检测和纠正单个eRor，而无需暂停程序执行。然而，在最新的情况下，一些RISC-V内核已经使用这些技术来减轻瞬态错误。本文工作的创新方面是针对永久错误的特定部分解决方案的设计，除了针对瞬态的传统技术。特别是，从辐射角度来看，ID阶段中最关键的组件是寄存器文件，是最扩展的 -
![arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cd138f08b6f65dcd40766d248cd027cfb467254b.webp)
arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日
在过去的几十年中，量子计算和神经形态计算已成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗实现更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同方案和实验实现。我们将它们分为两组：数字（在基于门的量子计算机上实现）和模拟（利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统）。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子位组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子位的旋转，或涉及两个或多个量子位的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机在计算上等同于通用量子计算机，这意味着它可以表达任何量子算法。 1 需要通用量子计算机来实现著名的量子算法，例如 Shor 算法和 Grover 算法，这些算法与最佳经典算法相比分别具有指数和二次方的优势。2,3 然而，今天这些算法
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。