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Gartner：2024年全球半導(dǎo)體收入增長(zhǎng)21%

根據(jù)Gartner的最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2024年全球半導(dǎo)體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長(zhǎng)了21%。同時(shí)，英偉達(dá)超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導(dǎo)體廠商收入排名變動(dòng)的主要原因在于強(qiáng)勁的AI基礎(chǔ)設(shè)施需求以及73.4%的內(nèi)存收入增長(zhǎng)。英偉達(dá)之所以能夠躍至首位，主要在于其獨(dú)立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長(zhǎng)，GPU已成為數(shù)據(jù)中心AI工作負(fù)載的首選。” Gupta表示：“供需失衡引起價(jià)格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長(zhǎng)，得以繼續(xù)保持在第二位。英特爾2024年的半導(dǎo)體收入僅增長(zhǎng)了0.8%，原因在于其主要產(chǎn)品線面臨的競(jìng)爭(zhēng)威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強(qiáng)勁增長(zhǎng)這一機(jī)遇。”2023-2024年全球排名前十半導(dǎo)體廠商收入（單位：百萬美元）

面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)目前的煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、單系統(tǒng)運(yùn)行可靠性差、數(shù)據(jù)可視工具不支持WEB方式和主機(jī)不能智能切換的問題，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系，利用前后端分離和Restful API接口訪問等技術(shù)，融合互聯(lián)網(wǎng)開源報(bào)表等組件，研究設(shè)計(jì)一個(gè)面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)，介紹了目前煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)存在的問題，完成了面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體闡述了數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化、單通道采集微服務(wù)化處理、數(shù)據(jù)服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控和數(shù)據(jù)可視化組件等關(guān)鍵技術(shù)。煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)在山西天地王坡煤礦進(jìn)行了工程驗(yàn)證，應(yīng)用結(jié)果表明，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，通過把數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)服務(wù)、可視化等應(yīng)用微服務(wù)部署運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集及監(jiān)視，為煤礦其他應(yīng)用提供重要的數(shù)據(jù)支撐和基礎(chǔ)保障，同時(shí)，微服務(wù)運(yùn)行的方式提高了煤礦系統(tǒng)維護(hù)人員的運(yùn)維效率。

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于FPGA的CNN硬件加速器實(shí)現(xiàn)

提出了一種基于FPGA的通用CNN硬件加速器設(shè)計(jì)方案。針對(duì)計(jì)算量最大的卷積層，采用了輸入通道并行、核內(nèi)并行、輸出通道并行三種加速方式，根據(jù)FPGA的片上資源，合理地設(shè)置相應(yīng)并行度。在數(shù)據(jù)加載方面，采用相鄰數(shù)據(jù)位寬合并傳輸，有效提高了加速器的實(shí)際傳輸帶寬。基于行的數(shù)據(jù)流加載思想，設(shè)計(jì)了輸入緩存模塊。該緩存模塊只需緩存兩行數(shù)據(jù)即可開始卷積運(yùn)算，有效地提前卷積運(yùn)算的開始時(shí)間。在數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)輸出模塊之間，利用流水線循環(huán)優(yōu)化方式，極大地提高了硬件的計(jì)算性能。最后將該加速器應(yīng)用于VGG16和Darknet-19網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)表明，計(jì)算性能分別達(dá)到34.30 GOPS和33.68 GOPS，DSP計(jì)算效率分別高達(dá)79.45%和78.01%。

發(fā)表于：1/26/2024

基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化

摘要：隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不斷加深，稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算與存儲(chǔ)空間上更具優(yōu)勢(shì)，但稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能仍然有待優(yōu)化。為此提出基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化方法，對(duì)于計(jì)算順序進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)數(shù)據(jù)重用性，并結(jié)合GPU的獨(dú)特結(jié)構(gòu)與CUDA編程方法，通過預(yù)取等方法進(jìn)一步提升性能。基于GraphChallenge官方提供的數(shù)據(jù)集，相較于cuSPARSE相關(guān)庫(kù)函數(shù)，最高獲得了2.5倍的性能加速。

發(fā)表于：1/26/2024

Gartner：2023年全球半導(dǎo)體收入5330億美元

Gartner：2023年全球半導(dǎo)體收入5330億美元根據(jù)Gartner的初步研究結(jié)果，2023年全球半導(dǎo)體收入總額為5330億美元，比2022年減少11.1%。全球前25家半導(dǎo)體廠商的總收入在2023年下降了14.1%，占市場(chǎng)總額的74.4%，低于2022年（77.2%）的份額。英特爾在2023年重新奪回了第一名的位置

發(fā)表于：1/26/2024

【圖解】2023年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)所有工業(yè)大類全覆蓋

發(fā)表于：1/26/2024

2030年全球模塊化數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)將達(dá)到812億美元

根據(jù)Research and Markets的一份報(bào)告，全球模塊化數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)預(yù)計(jì)將從2023年的258億美元增長(zhǎng)到2030年的812億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)為17.8%。根據(jù)這項(xiàng)研究，模塊化數(shù)據(jù)中心很有價(jià)值，因?yàn)槠淇梢宰畲笙薅鹊靥岣吣茉葱省?shí)現(xiàn)快速部署，并提高計(jì)算密度。組織可以使用IT、電氣和機(jī)械單元等組件，輕松擴(kuò)充或升級(jí)其現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。這些解決方案越來越受歡迎，因?yàn)槠淠軌蛞缘凸氖褂眯?PUE)水平提供高計(jì)算能力，提高運(yùn)營(yíng)卓越性，并降低資本和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。

發(fā)表于：1/26/2024

又一家芯片巨頭發(fā)出悲觀信號(hào)：工業(yè)芯片需求愈發(fā)惡化

繼德州儀器之后，又一家芯片巨頭發(fā)出悲觀指引。當(dāng)?shù)貢r(shí)間周四，歐洲芯片制造商意法半導(dǎo)體發(fā)布指引稱，由于汽車需求疲軟和工業(yè)部門訂單進(jìn)一步下降，公司第一季度收入預(yù)計(jì)將下降15%以上——這一展望遠(yuǎn)低于市場(chǎng)預(yù)期。該公司公布，在去年第四季度，公司凈營(yíng)收42.8億美元，同比下降3.2%，略低于分析師平均預(yù)估的43億美元。公司營(yíng)利10.2億美元，同比下降20.5%。

發(fā)表于：1/26/2024

基于國(guó)產(chǎn)申威眾核架構(gòu)的二維材料分子動(dòng)力學(xué)模擬算法優(yōu)化

分子動(dòng)力學(xué)（Molecular Dynamics，MD）模擬是探索微觀世界的重要工具，在多個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。二維材料是MD在材料科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，其中層間作用力的計(jì)算是耗時(shí)最多的部分。高性能計(jì)算是能夠提升二維材料模擬效率的關(guān)鍵技術(shù)，利用新一代神威超級(jí)計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力，來提高二維材料體系的MD模擬效率。針對(duì)層間力場(chǎng)的計(jì)算，采用消除冗余計(jì)算、多核心融合和設(shè)置緩沖區(qū)等多種算法優(yōu)化策略；采用軟件Cache累加受力、從核通信累加能量和從核C++特性等技術(shù)實(shí)現(xiàn)線程級(jí)并行；采用軟硬件Cache協(xié)同策略提升訪存效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：優(yōu)化后的整體性能提升155倍，模擬效率可達(dá)2 ns/day，弱擴(kuò)展并行效率達(dá)到92.7%。

發(fā)表于：1/25/2024

反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙中個(gè)人信息刪除權(quán)的實(shí)現(xiàn)路徑*

《反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》是我國(guó)在數(shù)字社會(huì)中進(jìn)行前端防控犯罪治理思路的典型轉(zhuǎn)型，其中構(gòu)建的信息監(jiān)測(cè)共享機(jī)制成為政企多方協(xié)同治理的范例。該機(jī)制授予企業(yè)組織一定程度以個(gè)人信息工具化利用為特性的用戶信息控制權(quán)，使得信息主體與信息處理者之間的關(guān)系更為緊張，其結(jié)果可能表現(xiàn)為個(gè)人信息刪除權(quán)的被迫落空。在信息監(jiān)測(cè)機(jī)制通體流程解構(gòu)為“信息實(shí)名-信息留存-風(fēng)險(xiǎn)信息識(shí)別-風(fēng)險(xiǎn)信息核驗(yàn)-風(fēng)險(xiǎn)信息共享-中止服務(wù)”的程序鏈條中，包括安全義務(wù)主體、信息處理目的、信息留存時(shí)限都與刪除權(quán)的權(quán)利場(chǎng)景不相協(xié)調(diào)。其疏解路徑應(yīng)當(dāng)分別從《個(gè)人信息保護(hù)法》和《反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》兩法規(guī)范體系內(nèi)進(jìn)行思考，明確在法理和規(guī)范性解釋下法定個(gè)人信息利用行為對(duì)信息刪除請(qǐng)求權(quán)抗辯的合理性，厘清信息監(jiān)測(cè)共享機(jī)制中與義務(wù)主體、內(nèi)容有關(guān)的模糊地帶，同時(shí)對(duì)信息留存的時(shí)限與方式給予上限性規(guī)定，實(shí)現(xiàn)兩法以個(gè)人信息保護(hù)為核心的共同意志。

發(fā)表于：1/25/2024

合同自動(dòng)化的等級(jí)序列、展開維度與風(fēng)險(xiǎn)防治*

從合同自動(dòng)化的等級(jí)序列入手,通過類比自動(dòng)駕駛對(duì)合同自動(dòng)化的差異化發(fā)展問題進(jìn)行探討,指出智能法律合約想要轉(zhuǎn)換為智能合約需滿足文法要求、平臺(tái)訪問、非賦權(quán)原則三個(gè)基本規(guī)則。結(jié)合合同生命周期對(duì)智能法律合約的運(yùn)行過程進(jìn)行系統(tǒng)化的展開，進(jìn)而對(duì)不同階段的智能法律合同所聚焦的問題進(jìn)行論證。通過分析智能合約自動(dòng)執(zhí)行與法律合同中當(dāng)事人享有權(quán)利之間存在的內(nèi)生矛盾引出智能合約的風(fēng)險(xiǎn)原點(diǎn)，并加以討論和評(píng)價(jià)。最后，擺脫代碼之治這種單一化的風(fēng)險(xiǎn)救濟(jì)途徑，通過構(gòu)建覆蓋事前、事中、事后全流程的智能合約風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)機(jī)制，為探索智能合約可持續(xù)發(fā)展提供新的可行性方案。

發(fā)表于：1/25/2024