【突破】清华“太极-Ⅱ”芯片突破智能光计算训练难题;我国科学家...

近年间,具有高算力低功耗特性的智能光计算逐步登上了算力发展的舞台。通用智能光计算芯片“太极”的问世便是其中的一个缩影,它首次将光计算从原理验证推向了大规模实验应用,以160TOPS/W的系统级能效为大规模复杂任务的“推理”带来了曙光,但未能够释放智能光计算的“训练之能”。相较于模型推理而言,模型训练更需要...

科学家打造无浮栅型光电闪存器件,动静态手写识别准确率均超90%,可...

首先,得益于无浮栅型光电闪存器件的创新设计以及UCNPs@SiO2与P3HT材料的协同效应,本次系统能将感知、存储、计算等功能集成于单一器件中,故能显著提升数据处理效率,进而能被用于边缘计算终端和低功耗智能终端中,借此实现实时的感知与计算。比如,它将有望用于物联网设备和智能传感器网络,为后者提供自主感知能力和...

科学家提出存内计算全新技术路径,提升AI模型计算能效3个数量级

计算过程中无需数模转换器,从而进一步节省芯片面积,优化了计算的延时和功耗。此外,每次MVM计算仅激活存储器阵列的一行字线,这能够减少阵列中累积的电流。因此,dual-CIM架构完全消除了片外动态随机存取存储器(DRAM,DynamicRandomAccessMemory)和片上静态随机存取存储器(SRAM,StaticRandom-AccessMemory)访存造成...

运算放大器功耗怎么计算?电路原理分析+设计实例

在上面的例子中,我们可以使用两种策略:提高电阻值并选择静态电流较低的运算放大器。在大多数运算放大器应用中,这两种技术都是可行的。2、使用低压轨来节省电力回看公式1和6,计算具有正弦信号和直流偏置电压的单电源运算放大器电路的平均功耗:如公式6所示,V+是代表线路的电源轨(V+),功耗与V+...

中国科学院开发出基于语义记忆的动态神经网络:相比静态最高减少...

IT之家获悉,在对2D图像数据集MNIST和3D点云数据集ModelNet的分类任务中,该设计实现了与软件相当的准确率,相比于静态神经网络减少了48.1%和15.9%的计算量,相比传统数字硬件系统降低了计算能耗。广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选...

动态扭矩和静态扭矩转换,计算方法!

在研发给出动态扭矩作为控制标准时，首先整理所有拧紧点的作业情况，将有动力工具作为最终拧紧的工序，将工具调至动态扭矩目标值，拧紧后收集静态数据，若满足力矩要求即可进行力矩预释放(www.e993.com)2024年11月22日。继续收集数据，进行数据分析，计算出±3σ或者±4σ，然后与经验公式和工艺范围进行比对，按照生产工艺品质的要求，进行最终释放。

静态市盈率计算过程

静态市盈率的计算公式为：静态市盈率=股票当前价格÷最近一个会计年度的每股收益其中，股票当前价格可以从市场上获取，最近一个会计年度的每股收益可以从财务报表中获取。例如，某股票的当前价格为10元，最近一个会计年度的每股收益为1元，则该股票的静态市盈率为：静态市盈率=10÷1=10这意味着，投资者愿意用10...

芯趋势丨存算一体,AI计算的最优解?

杨越向记者表示,在冯·诺依曼架构下,当计算发生时,数据需要在存储和计算单元直接传输。而在AI算力芯片中,超过90%的功耗都消耗在传输上,所以原来的架构在计算效率上很难支撑AI的发展。此前,提高计算效率的办法就是升级制程工艺,从最初的65纳米、40纳米已经变成7纳米、5纳米甚至3纳米。然后,这种方法后来也遭遇了瓶...

论文登计算机体系结构顶会,芯片架构成为边缘AI最佳并行计算选择

在对比CPU、GPU、ASIC、FPGA和NPU等不同计算架构后,我们发现可重构计算架构CGRA是比较适合边缘AI应用的,尤其是芯动力提出的可重构并行处理器(RPP)。通过与英伟达同类GPU对比分析,基于RPP架构的R8芯片在延迟、功耗、面积成本、通用性和快速部署方面都表现出色,我们认为这是目前最理想的边缘AI并...

集成16个类脑器官,全球首个生物计算平台上线!

5月27日消息,近日瑞士生物计算初创公司FinalSpark推出了全球第一个基于体外生物神经元的在线生物计算平台“Neuroplatform”,能够进行学习和处理信息,相比传统数字处理器的功耗低了100万倍。能耗更低的生物计算技术FinalSpark公司表示,当今社会,处理数字信息所需要的巨大能源成本,已经成为了现代科学技术进步的重要代价之一...