新型硅光子计算芯片使用硅的几何形状实现10x10的矢量矩阵乘积

这项研究的硅光子(SiPh)芯片处于这种转变的最前沿,体现了一种在纳米尺度上操纵材料以控制光用于计算目的的新方法。创新背后的技术奇迹这一突破的核心是对硅进行巧妙操纵,以创建一个能够进行矢量矩阵乘法的平台——这是神经网络中的关键操作,是当今人工智能工具的架构。通过改变特定区域的硅厚度,该团队设计了一种控...

智能核心:内存计算解耦感官信号属性

在一种方法中,具有F个属性的对象可以通过与每个属性相对应的关联D维全息双极({??1,+1})向量的逐元素乘法来描述,这会产生相同属性的唯一乘积向量。固定维度。逐元素乘法运算可以看作是绑定属性向量并生成乘积向量的绑定运算。此外,最近的研究表明,给定一个物体的原始图像,可以训练深度卷积神经网络来近似...

拿CPU搞AI推理,谁给你的底气?

第一阶段，针对矢量运算优化。从2017年第一代至强??可扩展处理器引入高级矢量扩展512（英特尔??AVX-512）指令集开始，让矢量运算利用单条CPU指令就能执行多个数据运算。再到第二代和第三代的矢量神经网络指令(VNNI，是DL-Boost的核心)，进一步把乘积累加运算的三条单独指令合并，进一步提升计算资源的利用率，...

AI算力专题:华为算力框架报告,昇腾鲲鹏构筑国内算力第二极

在AI运算中，像素、字符等经常会被转化成为矢量数据进行处理，处理方式主要是MAC（乘积累加）运算，即先做乘法然后再把结果相加循环往复，如在图像识别中每个像素都有一个向量值，这个值要跟权重信息不断相乘相加最终提取出图像特征；GPU由于运算核心为CPU的上百倍，因而更适用于AI运算，如Intel2023年初推出的最新...

超能课堂(327):何为酷睿Ultra?新一代Meteor Lake架构详解

推理管道:这是高能效计算的核心驱动因素,通过最大限度地减少数据移动并利用固定功能运作来处理常见的大计算量任务,可以在神经网络执行中实现高效节能。绝大多数计算发生在推理管道上,这个固定功能管道硬件支持标准的神经网络运作。该管道由一个乘积累加运算(MAC)阵列、一个激活功能块和一个数据转换块组成。

代数运算对应于认知运算,使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA

经典VSA的结合操作,Hadamard乘积和循环卷积,不容易映射到生物神经元回路的功能上(www.e993.com)2024年11月19日。它们还需要密集的表示向量,这似乎与神经记录中稀疏活动模式的观察不相容(Rachkovskij和Kussul,2001;弗雷迪等人,2021年)。然而,有趣的是,HadamardFPE中使用的相量矢量可以自然地用尖峰来表示,其中复相位由周期性尖峰模式的定时来表示(...

电磁势为什么构成四维矢量?《张朝阳的物理课》推导电磁势的洛伦兹...

课程伊始,张朝阳将四维速度表示成一个四维矢量微元与固有时间微元的商,说明四维速度是一个四维矢量,同时在一对特殊的惯性系上验证了四维速度确实满足四维矢量的洛伦兹变换关系。接着,张朝阳分析电荷密度与固有电荷密度的关系,并将电荷的四维流表示成固有电荷密度与四维速度的乘积,从而说明四维流是四维矢量。

矢量网络分析仪的校准技术

误差模型一经确定,便可藉助于校准过程来计算误差系数。在矢量网络分析仪发展的40年历史中,已经开发了多种多样的校准方法。其中有些变成了事实上的标准方法,而其它的仅仅是改善S-参数测量精度的中间步骤。七、校准过程第一个迭代解决方案早期的VNA校准是一个冗长而繁重的过程。那个时候还没有现成的计算误差和...

基于忆阻器的感存算一体技术研究进展

在忆阻器交叉阵列一端施加列电压矢量时,另一端的输出行电流矢量是施加列电压矢量与忆阻器电导矩阵的乘积。也就是说,基于欧姆定律和基尔霍夫电压定律,忆阻器阵列能够在一个周期内完成矢量与矩阵的乘累加运算。乘法的因子直接存储在忆阻器阵列中,不需要单独的存储单元,从而绕过了冯·诺依曼瓶颈。而且这种基于忆阻器阵列...

高中物理常易混淆的知识点汇总!快来看看~

摩擦力属于“耗散力”,做功与路径有关,一个物体在另一个物体的表面上运动时,发热产生的内能等于滑动摩擦力的大小与两物体的相对路程的乘积,即Q=f·Δs.在相互摩擦的系统内,一对滑动摩擦力所做功的代数和总是负值,其绝对值恰好等于滑动摩擦力的大小与两物体的相对路程的乘积,也等于系统损失的机械能。