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60kV离子源引出与加速系统的数值模拟

核聚变与等离子体物理 2001年第2期21卷 101-106页

作者：王惠三简广德周才品雷光玖姜韶风卢大伦江涛核工业西南物理研究院成都610041

对 6 0kV、70A、2s离子源的四电极引出加速系统进行了数值模拟。利用数值计算结果对系统进行了优化。在离子流密度为 0 2 4A·cm- 2 (束中H+ 1∶H+ 2 ∶H+ 3=0 .7∶0 .2∶0 .1)和离子源等离子体离子温度为 1eV时 ,由系统栅缝出射的... 详细信息

对 6 0kV、70A、2s离子源的四电极引出加速系统进行了数值模拟。利用数值计算结果对系统进行了优化。在离子流密度为 0 2 4A·cm- 2 (束中H+ 1∶H+ 2 ∶H+ 3=0 .7∶0 .2∶0 .1)和离子源等离子体离子温度为 1eV时 ,由系统栅缝出射的束最大散角小于 1o。

关键词：离子源引出加速系统数值模拟离子流密度离子源等离子体离子温度最大束散角

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加速系统中乒乓球的偏转方向

物理教学 2003年第5期25卷 39-40页

作者：李逢远临沂市河东区第三高级中学山东276032

一个全互连可伸缩并行加速系统的体系结构设计

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计算机学报 1994年第3期17卷 204-211页

作者：董迎飞王鼎兴郑纬民汤志忠鞠大鹏清华大学计算机科学与技术系

可伸缩（分布存储）多计算机系统（ｓｍＣ，ｓｃａｌａｂｌｅｍｕｌｔｉＣｏｍｐｕｔｅｒ）是目前并行处理系统研究的一个热点．它不仅有重要的学术价值．而且已被用户广泛地接受．本文介绍了一个计算引擎式的ｓｍＣ并行加速系统的体系... 详细信息

可伸缩（分布存储）多计算机系统（ｓｍＣ，ｓｃａｌａｂｌｅｍｕｌｔｉＣｏｍｐｕｔｅｒ）是目前并行处理系统研究的一个热点．它不仅有重要的学术价值．而且已被用户广泛地接受．本文介绍了一个计算引擎式的ｓｍＣ并行加速系统的体系结构设计．它的互连网络由支持Ｗｏｒｍｈｏｌｅ寻径技术和虚通道流控制的包寻径开关构成，实现了ＰＥ间逻辑上的全互连拓扑．该系统能够有效地在多用户、多任务状态下工作，具有良好的可伸缩性．

关键词：计算机系统加速系统体系结构

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卷积神经网络DPU加速系统设计与实现

武汉理工大学学报 2020年第12期42卷 62-69页

作者：徐畅陈明谌辰睿张清河三峡大学计算与信息学院宜昌443002 湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室宜昌443002

针对嵌入式AI系统中卷积神经网络推理阶段实时性问题,利用软硬件协同设计的思想,在ZYNQ UltraScale+芯片上搭建了基于Deep Learning Processing Unit(DPU)的加速系统,同时为解决DPU调度效率较低的问题,基于优先队列的思想提出了一种适用... 详细信息

针对嵌入式AI系统中卷积神经网络推理阶段实时性问题,利用软硬件协同设计的思想,在ZYNQ UltraScale+芯片上搭建了基于Deep Learning Processing Unit(DPU)的加速系统,同时为解决DPU调度效率较低的问题,基于优先队列的思想提出了一种适用于DPU的多任务多线程调度策略。在ResNet50,MobileNetV2和DenseBox+MobileNetV2模型上的实验结果表明,加速系统性能与PC机CPU相比提升了141倍,与GPU相比提升了15倍,功耗仅为CPU的6%,GPU的2%。提出的调度策略使DPU调度效率提升了28%,并有效的保证了多任务推理流程的完整性和有序性。

关键词： DPU 卷积神经网络推理加速任务调度软硬件协同设计加速系统

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基于FPGA的卷积神经网络加速系统研究

基于FPGA的卷积神经网络加速系统研究

作者：向钰兰州交通大学

学位级别：硕士

卷积神经网络作为一种新兴的人工智能实现方式,通常部署在网络边缘设备上以实现物体检测识别等功能。在边缘计算场景中,边缘设备常处在维护难、供电能力差、计算性能要求高的环境下,由于现场可编程门阵列相较于中央处理器、图形处理器... 详细信息

卷积神经网络作为一种新兴的人工智能实现方式,通常部署在网络边缘设备上以实现物体检测识别等功能。在边缘计算场景中,边缘设备常处在维护难、供电能力差、计算性能要求高的环境下,由于现场可编程门阵列相较于中央处理器、图形处理器等传统神经网络计算器,拥有功耗低、体积小、并行计算能力强、对配套设施要求低等特点,因此将现场可编程门阵列作为卷积神经网络的边缘计算设备是更好的选择。本文针对边缘计算场景中所部署卷积神经网络的加速策略,进行了以下三个方面的研究:首先,对卷积神经网络计算过程中所涉及的参数进行了分析优化。传统卷积神经网络计算器中常使用poly衰减策略作为学习率更新手段,然而poly衰减策略的使用涉及到大量的浮点运算,这种方式与现场可编程门阵列的硬件特性并不匹配。因而本文改进了poly衰减策略,使用固定步长作为学习率更新的依据,从而降低poly衰减的算法维度,减轻神经网络计算器的计算压力。对于softmax分类函数,传统方法中涉及到复杂的指数计算,因此本文在此基础上,以允许最大误差的方式,将指数函数转化为分段的方式储存在查找表中,方便计算时调用,从而提高计算性能。对于普通参数,本文使用了动态确定Q值位数以改进单一Q值量化,进一步压缩了普通参数占用的存储空间。其次,对卷积神经网络计算过程中的并行性进行了分析优化。在卷积核层次上,通过对同一卷积核运算过程的分析,以流水线策略为基础,提出了利用数据缓冲器的方式,进一步减少了与外部存储器之间的数据交互次数,以及数据等待时间,最大化利用了可编程门阵列的计算资源,实现了计算结果的流输出。在多通道特征图层次上,以通道分离-流输出-时延相加的方式,同时进行多通道的结果输出,得到最终的多通道卷积结果。在卷积层间计算的层次上,通过使用推断-预计算的方式,在未计算出上层所需结果的时刻提前开始下一卷积层的计算,并使用内部寄存器存储临时计算结果,提高计算效率。最后,对卷积神经网络计算过程中的硬件资源分配,以及各模块设计并给出了硬件实现。本文在Xilinx 7Z035-2FFG676I处理器的基础上,利用Xilinx 7Z035开发板设计了一种卷积神经网络加速计算设备。在数据传输系统内,片上数据传输使用了QSPI总线,利用其队列传输机制实现各模块间的快速数据交换;开发板-主机端的通信采用了基于PCIe的数据交互方案,提高了大批量并发数据的传输能力。重新设计了卷积窗口读取系统,利用多个先入先出模块组合的方式实现了高速数据流串并行转换,以满足计算模块中并行计算方式的需求,同时也实现了padding以及无用数据剔除的功能。在加法器模块中,使用了并行前缀加法器的原理,利用开发板上丰富的门电路资源,使用高复杂度电路的形式降低了传统加法器的算法复杂度,提高了加法计算的速度。另外还设计了全连接、池化等模块的硬件电路,提供了模块化的卷积神经网络加速方案。结果表明,在使用卷积神经网络进行视频车辆识别的场景中,对比使用CPU架构的卷积神经网络计算器,本系统能够大幅度提高CNN的运算速度,能够获得更高的视频帧率;对比使用GPU的卷积神经网络架构方式,本系统能够在不大幅降低CNN的运算速度的前提下,极大降低系统的功率消耗。

关键词：卷积神经网络现场可编程门阵列并行计算边缘计算加速系统

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中子管用三电极离子聚焦加速系统的仿真研究

中子管用三电极离子聚焦加速系统的仿真研究

作者：王翠东北师范大学

学位级别：硕士

中子发生器是一种广泛使用的中子源,其主要原理是通过氘氘反应产生的中子的能量为2.5MeV,或者是氘氚反应产生的中子能量为14MeV。对比于普通同位素中子源,它具有较高的中子产额,较好的单色能谱,并且没有伽玛本底,还可以产生脉冲中子,不... 详细信息

中子发生器是一种广泛使用的中子源,其主要原理是通过氘氘反应产生的中子的能量为2.5MeV,或者是氘氚反应产生的中子能量为14MeV。对比于普通同位素中子源,它具有较高的中子产额,较好的单色能谱,并且没有伽玛本底,还可以产生脉冲中子,不用时可以关掉电源,保护容易,方便储存和运输管理;对比于反应堆或加速器中子源,其优势在于小体积,轻质量,较少的功率消耗,不需要真空系统和冷却设备,不更换氚靶,容易操作,管理维护简单,随着使用寿命的不断延长,最终可以取代天然放射性同位素源,因而适于推广应用。构成中子管的主要部件为离子源、离子加速系统和靶,在中子管产生中子的具体过程如下:首先由离子源产生离子,而这些离子将会被离子聚焦加速系统经过引出、然后聚焦(或发散)、漂移后投射到靶上进而才产生中子。离子聚焦加速系统在某种程度上决定了离子束流的特性,而中子管的中子产额以及工作稳定性和使用寿命等诸多重要参数也受到离子束流的影响。因此,有必要开展针对有关离子聚焦加速系统的研究工作。针对目前潘宁离子源中子管离子聚焦加速系统的广泛研究,对于不同应用需求的中子管对束流的要求,离子聚焦加速系统也可以有与之对应的的针对性设计,对于中子管设计的总体要求上就是对三电极中子管的设计进行讨论,为中子管设计提供了参考意见。本文首先从中子管的离子束仿真的基本数学理论出发,推导出了轴对称聚焦加速系统粒子在电磁场中运行的轨迹方程。分析了在正、负离子源情况下不同的电极形状、不同电场强度和磁感应强度条件下,束流形状的变化以及聚焦特性和靶上的束斑的变化情况,分析并运用三电极简化模型对中子管离子光学束流形状进行推导,这为中子管系统研究提供理论依据。实验中应用CST软件进行电磁场仿真工作,并且对结果进行理论分析,这样可以初步掌握小型潘宁离子源中子管聚焦加速系统的传输特性,既模拟仿真结果和理论推导的结果一致。

关键词：中子管离子源 CST软件负氢离子源加速系统聚焦