数模转换器

参数化量子电路（PQC）有望在近期量子硬件上发挥量子优势。然而，由于存在较大的量子噪声（误差），PQC模型在实际量子器件上的性能会严重下降。拿下Quantum。。。

我们描述了一系列递归方法，用于在具有有限量子位连接性的量子计算机上合成量子位排列。两个目标很重要：电路尺寸和深度。在每种情况下，我们都将可扩展的启发式与非。。。

本文提出了一种有效的量子比特映射方法，该方法可以重新设计量子电路以克服量子比特连通性的限制。我们提出了一种递归图同构搜索来生成可伸缩的初始映射。在主映射中，我们。。。

量子电路布局（QCP）是将合成的逻辑量子程序映射到物理量子机上的过程，它引入了额外的SWAP门并影响量子电路的性能。然而，确定。。。

随着最近在移动和边缘设备上部署神经网络模型的需求，人们希望提高模型在看不见的测试数据上的可推广性，并增强模型在定点量化下的鲁棒性，以实现高效。。。

人脸检测是计算机视觉中许多任务的重要组成部分，具有多种应用。然而，现有的深度学习解决方案在嵌入式平台上实现人脸检测时速度慢且效率低。在本文中，我们。。。

物联网的出现和边缘计算的进步启发了联合学习，这是一种支持设备上学习的分布式算法。传输成本、不可靠的网络和有限的计算能力都是物联网的典型特征。。。

孤立点检测是一种经典而重要的技术，在医学诊断、物联网等不同的应用领域得到了广泛的应用。最近，基于机器学习的孤立点检测算法，如单类支持。。。

敏捷硬件开发需要从早期设计阶段快速准确地评估电路质量。现有的高层次综合（HLS）性能预测工作通常需要在综合过程之后进行广泛的特征工程。收件人。。。

使用高级综合（HLS），硬件设计者必须只描述设计的高级行为流。然而，开发一个高性能架构仍然需要几周的时间，主要是因为在更高的。。。

从原始的网关级网表学习可行的表示对于将机器学习技术融入逻辑合成、物理设计或验证至关重要。现有的基于消息传递的图形学习方法只关注。。。

空间加速器为同质PE阵列提供大规模并行性，并通过PE阵列数据流和片上内存实现高效数据重用。以前的许多工作都研究了空间加速器的数据流体系结构，包括。。。

物理不可克隆功能（PUF）是一种有前途的轻量级硬件安全原语，它利用芯片制造过程中的工艺变化，用于密钥生成和设备认证等应用。PUF信息的可靠性。。。

旁通道分析（SCA）攻击对密码集成电路（IC）构成了巨大威胁。为了应对这一威胁，设计者在IC开发过程中尝试采取各种对策。然而，许多现有解决方案成本高昂。。。

现代全球化的半导体商业模式加剧了集成电路的安全性和可靠性。该模型涉及不同提供商在多个位置执行的许多步骤，并集成了各种知识产权（IP）。。。

数字理论变换（NTT）硬件加速器成为许多密码系统（如后量子密码）的关键构建块。在本文中，我们为构建无冲突存储映射方案（CFMMS）提供了新的见解。。。

基于ReRAM的加速器在通过内存模拟计算进行神经网络加速方面显示出巨大潜力。然而，ReRAM交叉杆实现高精度网络所需的高精度模数转换器（ADC）。。。

电阻式随机存取存储器（ReRAM）已经证明了原位矩阵-向量乘法加速深层神经网络的巨大潜力。然而，根据模拟处理的固有特性，大多数基于ReRAM的提议。。。

基于SRAM的内存计算（SRAM-CIM）利用先进的处理技术提供了快速性和良好的可扩展性。然而，最先进的电流域SRAM-CIM位-细胞结构的能效有限，外围设备。。。

为了加速DNN，内存中的计算得到了广泛的研究。然而，由于边缘AI设备的SRAM容量有限，大多数现有CIM无法存储所有NN权重，导致大量的片外DRAM访问。本文提出了一种新的计算方法。。。

多芯片集成被广泛认为是摩尔定律的延伸。节约成本是一个经常被提及的优点，但以往的工作很少对多芯片集成相对于单片集成的成本优势进行定量论证。。。

由于能效和可重构性，CGRA非常适合作为硬件加速器。然而，由于编译器无法有效地将复杂的循环内核映射到体系结构上，它们的潜力受到了限制。我们建议PANORAMA。。。

在超大规模集成电路（VLSI）设计中，设计空间探索（DSE）可以自动有效地确定设计参数，以实现最佳性能、功率和面积（PPA）。缺乏先验知识导致效率低下。。。

特定领域语言（DSL）通过抽象出特定领域内算法实现的低级细节，提高了开发人员的生产效率。这些语言通常提供强大的原语来描述复杂的操作。。。

语义分割是计算机视觉中的一项热门任务，为场景理解提供像素级的注释。然而，基于分段的卷积神经网络需要巨大的计算能力。在这项工作中，一个完全。。。

专门的硬件加速器已被设计和使用，以最大限度地提高峰值神经网络（SNN）的性能效率。然而，此类加速器容易发生瞬态故障（即软错误），这些故障是由高能……引起的。。。

随着训练数据规模和多样性的不断扩大，数据预处理成为训练深度推荐系统的重要性能瓶颈。当训练数据存储在Solid-State中时，这一挑战变得更加严重。。。

随着人工智能民主化的发展，神经网络在边缘设备中的应用越来越广泛。公平性问题逐渐出现在许多应用中，例如人脸识别和移动医疗。一个。。。

扩展基本ISA的自定义指令通常用于提高性能。然而，只有少数核心提供开放式接口用于集成此类ISA扩展（ISAX）。此外，核心能力的扩展程度。。。

最近的工作证明了使用符号模拟在应用处理器对上执行软硬件联合分析的有效性，并开发了各种软硬件设计技术和优化，包括。。。