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英偉達官宣：CUDA將全面支持RISC-V架構！

英偉達官宣：CUDA將全面支持RISC-V架構！

早在2024年10月，英偉達在RISC-V北美峰會上透露，其在2015年就選定將RISC-V選定為其專有Falcon微控制器（MCU）的繼任架構。由于 MCU 內核是通用的，因此可以在英偉達的產品中廣泛使用。根據英偉達當時的預計，2024年英偉達將交付10億個內置于其 GPU、CPU、SoC 和其他產品中的 RISC-V 處理器，這也凸顯了定制 RISC-V 內核在英偉達硬件中的普遍性和重要性。在此次RISC-V中國峰會上，Frans Sijstermanns也指出，英偉達是RVI和RISE的董事會成員和技術委員會代表，也是相關規范的貢獻者。英偉達產品中的微控制器都是基于RISC-V架構，具有可配置、可擴展和安全保護功能，并且也被集成在30多個IP中，每年出貨量超過10億個RISC-V MCU。

智慧農業下基于聯邦學習的水稻病蟲害分類研究

在農業發展過程中，農作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農業種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農業種植場景下，為了提高設備對病蟲害的分類準確性，同時保護各設備的數據隱私，提出使用聯邦學習來解決各設備間的數據孤島問題。實驗選取了七個預訓練模型來提取特征，使用四個指標（準確率、召回率、損失函數和F1分數）來評估不同模型上的性能。實驗結果表明，在獨立同分布（IID）和非獨立同分布（Non-IID）數據下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%，表現出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發現，聯邦學習的應用提升了設備4.36％的準確率，圖像分類模型的收斂時間受到聯邦學習輪數round和每輪聯邦學習中訓練集的訓練epoch數的共同影響，并且模型的穩定性隨著參與聯邦學習的設備數量增加而提高。

發表于：11/14/2024

ßFA：一種基于向量指令集的高性能數據處理算法

正則表達式匹配技術在數據清洗、解析提取等數據處理任務方面發揮重大作用。然而，由于匹配過程中存在數據強依賴關系和內存訪問不可預測等問題，造成匹配性能較低。針對此問題，提出一種基于向量指令集的高性能正則表達式數據處理算法，稱之為ßFA：通過向量指令一次性從內存讀出若干連續字符，并與最常被訪問狀態對應的非信任字符集進行向量匹配，利用內置函數定位首個非信任字符的位置，獲得可直接跳過的字符數，從而實現匹配性能的加速。實驗結果表明，ßFA算法的吞吐率優于原始DFA算法和αFA算法，是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

發表于：11/14/2024

基于殘差注意力自適應去噪網絡和Stacking集成學習的局部放電故障診斷

針對傳統局部放電（Partial Discharge， PD）故障診斷方法在處理復雜含噪PD信號存在局限性并依賴于人工去噪和專家經驗，難以學習到PD特征多樣化表達等問題，分別提出殘差注意力自適應去噪網絡（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成學習的PD故障診斷模型。RAADNet基于殘差網絡結構設計，通過集成CAM注意力機制和軟閾值函數實現自適應去噪；Stacking集成模型的基學習器分別由基于卷積神經網絡的RAADNet、基于多頭自注意力機制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個差異化模型共同構建構成。實驗結果表明，提出的RAADNet優于其他先進方法，識別準確率達到93.99%，Stacking集成模型則通過學習多樣化特征表達，進一步提高模型性能，達到96.79%識別準確率。

發表于：11/14/2024

某型接收機中放大器自激機理分析與預防措施

對某型接收機中頻噪底升高故障進行了分析處理，分析結果表明射頻模塊腔體內存在個體差異，導致本振放大器在脈沖工作條件下產生自激，通過對放大器自激機理的分析給出了相應的預防措施，在射頻小盒側壁中粘貼吸波材料，可以有效消除自激。論文對今后腔體自激問題的處理分析具有參考價值。

發表于：11/14/2024

基于ARM 架構的安全總線橋設計與實現

為提高SoC（System-On-Chip）系統安全性能，設計了一種基于ARM（Advanced RISC Machine）架構的安全總線橋電路。該電路設計了一個橋接模塊和一個訪問控制功能模塊。仿真表明，該電路能夠在任意倍頻的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）時鐘頻率下完成AHB傳輸協議向APB傳輸協議的轉換，同時支持靈活配置主從設備的訪問權限和保護模式，防止外設寄存器數據被非法訪問和惡意篡改，提高了系統的安全性能和適用性。

發表于：11/14/2024

稀疏矩陣在C66x上的應用及優化

隨著大數據的爆炸式發展，稀疏矩陣已經成為機器學習和邊緣計算的重要一環。在機器學習領域，數據集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節省內存，已成為不可避免的趨勢。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計算中的核心，其迭代求解過程的空間復雜度和時間復雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數據、CSR進行計算的SpMV通用性更強。利用C66x的VLIW指令構架，采用軟件流水的方式對SpMV_CSR算法進行指令并行優化，利用SIMD單指令多數據指令集對SpMV_CSR算法完成數據并行優化。實驗結果表明，優化后的SpMV_CSR算法相較于優化前的加速比平均達到5倍以上。

發表于：11/14/2024

一種基于Yarn云平臺的基因啟發式多序列比對算法

提出一種基于Yarn云平臺的基因啟發式多序列比對算法。建立核酸替換等價矩陣作為基因啟發式數學模型，構建Yarn云平臺邏輯架構，通過對基因數據預處理、基因數據存儲、基因序列比對、基因數據管理、基因數據分析等步驟，對數據分類保存，劃分錯誤率較高的長序列，得到多個較短的基因片段。對不同片段實施定位，將其中的變長種子生成，進行骨架構建和孔隙填補，可以實現基因啟發式多序列比對。結果表明，設計的算法在不同數據集下處理時間縮短，多序列比對SP（Sum of Pairs）的分值較高，實驗驗證了該多序列比對方法具有很好的應用價值。

發表于：11/14/2024

基于電路切割方法的并行量子模擬方法

量子計算在解決傳統計算難題方面展現了巨大潛力，但由于其高錯誤率和噪聲問題，經典模擬成為驗證其性能的重要手段。然而，量子的疊加和糾纏特性帶來了模擬上的巨大挑戰，尤其是在內存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠將大規模量子電路分解為更小的計算任務，減輕計算壓力，先前的研究主要關注其在量子計算機上的應用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果。論文研究填補了這一空白，提出了基于啟發式切割算法和子電路狀態向量復用的優化方案，以應對模擬中的內存限制。通過引入全局計算成本的考量和整數規劃模型，提出的啟發式方法不僅優化了切割過程，還結合了子電路狀態向量復用技術，以減少重復計算和內存占用。實驗結果顯示，與當前流行的電路切割方法相比，所提出方法在提升模擬速度的同時顯著降低了內存需求，有效應對了量子電路模擬中的挑戰。在經典量子電路的測試中總體平均加速達到了46%。

發表于：11/14/2024

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲格式研究

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數值計算領域重要的線性代數子程序。通過對SpMV算法的負載均衡以及訪存頻度這兩個關鍵性能瓶頸的研究，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲格式。該格式根據各行非零元素分布的統計特性調整各個線程的數據負載來防止線程發散的問題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來提高SpMV流程的計算性能。通過使用佛羅里達大學的稀疏矩陣作為測試集，在GPU上進行性能測試，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

發表于：11/14/2024

2024年全球GPU市場銷售額將超985億美元

11月13日消息，根據市場研究機構 Jon Peddie Research 最新公布的預測數據顯示，今年全球 GPU 市場預計將超過 985 億美元。 JPR 報告稱，目前全球有20家公司和7家IP供應商在開發獨立、集成和嵌入式GPU。其中大多數都是入門級集成GPU，只有少數公司擁有能夠為游戲玩家開發獨立的GPU（獨立顯卡）的能力。? 然而，目前GPU市場的大部分收入并不是來圖形GPU，而是面向AI和HPC的GPU，雖然它們的年銷量總計只有數百萬臺，但由于它們的售價為每臺數萬美元，因此它們為英偉達（Nvidia）帶來了數百億美元，為 AMD 帶來了數十億美元的營收。

發表于：11/14/2024

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