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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。

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

2024年三季度AMD在服務器市場營收占比升至33.9%

2024年三季度AMD在服務器市場營收占比升至33.9%，創歷史新高！

發表于：11/14/2024

我國首顆海洋鹽度探測衛星成功發射

11月14日消息，今早6時42分，在我國太原衛星發射中心，長征四號乙運載火箭托舉海洋鹽度探測衛星順利發射升空，隨后成功將衛星送入預定軌道，發射任務取得圓滿成功。海洋鹽度探測衛星是國家民用空間基礎設施中的科研衛星，又稱海洋四號01星，為我國首顆海洋鹽度探測衛星，由中國航天科技集團有限公司五院抓總研制。衛星配置綜合孔徑輻射計、主被動探測儀等載荷。

發表于：11/14/2024

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