技术突破加速实用容错量子计算机面世

最新资讯

ßFA：一种基于向量指令集的高性能数据处理算法

正则表达式匹配技术在数据清洗、解析提取等数据处理任务方面发挥重大作用。然而，由于匹配过程中存在数据强依赖关系和内存访问不可预测等问题，造成匹配性能较低。针对此问题，提出一种基于向量指令集的高性能正则表达式数据处理算法，称之为ßFA：通过向量指令一次性从内存读出若干连续字符，并与最常被访问状态对应的非信任字符集进行向量匹配，利用内置函数定位首个非信任字符的位置，获得可直接跳过的字符数，从而实现匹配性能的加速。实验结果表明，ßFA算法的吞吐率优于原始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。

发表于：2024/11/14

基于残差注意力自适应去噪网络和Stacking集成学习的局部放电故障诊断

针对传统局部放电（Partial Discharge， PD）故障诊断方法在处理复杂含噪PD信号存在局限性并依赖于人工去噪和专家经验，难以学习到PD特征多样化表达等问题，分别提出残差注意力自适应去噪网络（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成学习的PD故障诊断模型。RAADNet基于残差网络结构设计，通过集成CAM注意力机制和软阈值函数实现自适应去噪；Stacking集成模型的基学习器分别由基于卷积神经网络的RAADNet、基于多头自注意力机制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多个差异化模型共同构建构成。实验结果表明，提出的RAADNet优于其他先进方法，识别准确率达到93.99%，Stacking集成模型则通过学习多样化特征表达，进一步提高模型性能，达到96.79%识别准确率。

发表于：2024/11/14

某型接收机中放大器自激机理分析与预防措施

对某型接收机中频噪底升高故障进行了分析处理，分析结果表明射频模块腔体内存在个体差异，导致本振放大器在脉冲工作条件下产生自激，通过对放大器自激机理的分析给出了相应的预防措施，在射频小盒侧壁中粘贴吸波材料，可以有效消除自激。论文对今后腔体自激问题的处理分析具有参考价值。

发表于：2024/11/14

基于ARM 架构的安全总线桥设计与实现

为提高SoC（System-On-Chip）系统安全性能，设计了一种基于ARM（Advanced RISC Machine） 架构的安全总线桥电路。该电路设计了一个桥接模块和一个访问控制功能模块。仿真表明，该电路能够在任意倍频的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）时钟频率下完成AHB传输协议向APB传输协议的转换，同时支持灵活配置主从设备的访问权限和保护模式，防止外设寄存器数据被非法访问和恶意篡改，提高了系统的安全性能和适用性。

发表于：2024/11/14

稀疏矩阵在C66x上的应用及优化

随着大数据的爆炸式发展，稀疏矩阵已经成为机器学习和边缘计算的重要一环。在机器学习领域，数据集的稀疏矩阵化既可以保存信息又可以节省内存，已成为不可避免的趋势。SpMV（稀疏矩阵向量乘）作为稀疏矩阵计算中的核心，其迭代求解过程的空间复杂度和时间复杂度具有重要研究意义。分析稀疏矩阵C00、CSR、ELLPACK和DIA压缩格式，改变稀疏矩阵的稀疏度和非零元素的分布，得出COO读取数据、CSR进行计算的SpMV通用性更强。利用C66x的VLIW指令构架，采用软件流水的方式对SpMV_CSR算法进行指令并行优化，利用SIMD单指令多数据指令集对SpMV_CSR算法完成数据并行优化。实验结果表明，优化后的SpMV_CSR算法相较于优化前的加速比平均达到5倍以上。

发表于：2024/11/14

一种基于Yarn云平台的基因启发式多序列比对算法

提出一种基于Yarn云平台的基因启发式多序列比对算法。建立核酸替换等价矩阵作为基因启发式数学模型，构建Yarn云平台逻辑架构，通过对基因数据预处理、基因数据存储、基因序列比对、基因数据管理、基因数据分析等步骤，对数据分类保存，划分错误率较高的长序列，得到多个较短的基因片段。对不同片段实施定位，将其中的变长种子生成，进行骨架构建和孔隙填补，可以实现基因启发式多序列比对。结果表明，设计的算法在不同数据集下处理时间缩短，多序列比对SP（Sum of Pairs）的分值较高，实验验证了该多序列比对方法具有很好的应用价值。

发表于：2024/11/14

基于电路切割方法的并行量子模拟方法

量子计算在解决传统计算难题方面展现了巨大潜力，但由于其高错误率和噪声问题，经典模拟成为验证其性能的重要手段。然而，量子的叠加和纠缠特性带来了模拟上的巨大挑战，尤其是在内存受限的情况下。尽管电路切割方法能够将大规模量子电路分解为更小的计算任务，减轻计算压力，先前的研究主要关注其在量子计算机上的应用，未充分考虑其在量子电路模拟中的效果。论文研究填补了这一空白，提出了基于启发式切割算法和子电路状态向量复用的优化方案，以应对模拟中的内存限制。通过引入全局计算成本的考量和整数规划模型，提出的启发式方法不仅优化了切割过程，还结合了子电路状态向量复用技术，以减少重复计算和内存占用。实验结果显示，与当前流行的电路切割方法相比，所提出方法在提升模拟速度的同时显著降低了内存需求，有效应对了量子电路模拟中的挑战。在经典量子电路的测试中总体平均加速达到了46%。

发表于：2024/11/14

基于GPU的稀疏矩阵压缩存储格式研究

稀疏矩阵向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩阵数值计算领域重要的线性代数子程序。通过对SpMV算法的负载均衡以及访存频度这两个关键性能瓶颈的研究，提出了一种VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩阵压缩存储格式。该格式根据各行非零元素分布的统计特性调整各个线程的数据负载来防止线程发散的问题，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法来提高SpMV流程的计算性能。通过使用佛罗里达大学的稀疏矩阵作为测试集，在GPU上进行性能测试，获得了相较CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

发表于：2024/11/14

2024年全球GPU市场销售额将超985亿美元

11月13日消息，根据市场研究机构 Jon Peddie Research 最新公布的预测数据显示，今年全球 GPU 市场预计将超过 985 亿美元。 JPR 报告称，目前全球有20家公司和7家IP供应商在开发独立、集成和嵌入式GPU。其中大多数都是入门级集成GPU，只有少数公司拥有能够为游戏玩家开发独立的GPU（独立显卡）的能力。​ 然而，目前GPU市场的大部分收入并不是来图形GPU，而是面向AI和HPC的GPU，虽然它们的年销量总计只有数百万台，但由于它们的售价为每台数万美元，因此它们为英伟达（Nvidia）带来了数百亿美元，为 AMD 带来了数十亿美元的营收。

发表于：2024/11/14

2024年三季度AMD在服务器市场营收占比升至33.9%

2024年三季度AMD在服务器市场营收占比升至33.9%，创历史新高！

发表于：2024/11/14