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基于MRAM的新型存内计算范式

集成电路与嵌入式系统 2024年第6期24卷 29-40页

作者：杨茜王远博王承智常亮电子科技大学信息与通信工程学院成都611731 军事科学院国防科技创新研究院北京100071

存内计算(CIM,Computing in Memory)是一种为缓解“内存墙”和“功耗墙”而出现的新兴架构。因CPU处理器和存储器速度发展不均衡性,冯·诺依曼架构这类中央处理器与存储器分离的结构逐渐失去其优越性。存内计算提出以计算和存储相结合... 详细信息

存内计算(CIM,Computing in Memory)是一种为缓解“内存墙”和“功耗墙”而出现的新兴架构。因CPU处理器和存储器速度发展不均衡性,冯·诺依曼架构这类中央处理器与存储器分离的结构逐渐失去其优越性。存内计算提出以计算和存储相结合的方式来减少数据的搬移,极大地提升了计算效率。MRAM作为最有潜力的新一代非易失存储器件,被视为构建高效存内计算架构的有力候选者。以MRAM为基础构建的存内计算根据计算过程的不同可分为MRAM模拟存内计算和MRAM数字存内计算。数字存内计算又可以根据数字逻辑产生的方式分为MRAM写入式存内计算、MRAM读取式存内计算以及MRAM近存计算。MRAM模拟存内计算利用高并行度摊销能耗,在单位面积上,吞吐量和能效都具有数字存内计算无法比拟的优势,但也因其易受PVT影响等特征在实际应用中有所限制。MRAM数字存内计算实现方式多样,写入式存内计算几乎消除了存储器外的数据搬移,虽然当前工艺下的MRAM所需的翻转能耗和时延过大,导致该方式一直停留在仿真阶段,但不妨碍该存内计算是缓解“内存墙”最有效的手段之一;读取式存内计算严重依赖于读取放大器的功能设计,在相关领域有所发展,但所受限制较大;近存计算是当前MRAM非易失器件和CMOS电路在计算速度和计算能效差异较大的情况下,融合两者优势的优解,在实际应用中具有巨大的益处。

关键词： MRAM 存内计算人工智能处理器计算范式内存墙

智慧城市规划中的计算范式:表征、困境与转型

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贵州大学学报（社会科学版） 2024年第1期42卷 54-63页

作者：李尉博中国人民大学哲学院北京100872

算法技术的迅速发展带来了智慧城市规划中的“计算范式”,对现代城市规划产生了深远影响。计算范式具体表征为在基础设施上依赖计算技术,在制度设计上推崇算法行政,在城市本体论上预设计算主义。但是,计算范式也面临着困境,包括城市复... 详细信息

算法技术的迅速发展带来了智慧城市规划中的“计算范式”,对现代城市规划产生了深远影响。计算范式具体表征为在基础设施上依赖计算技术,在制度设计上推崇算法行政,在城市本体论上预设计算主义。但是,计算范式也面临着困境,包括城市复杂性使得算法难以实现对城市的完美测量,城市的“智慧”也不能单纯依靠算法工具理性而产生,算法的客观性修辞背后亦存在权力导向。为克服这些困难,未来计算范式应当在本体论层面以复杂城市为逻辑起点,在方法论层面考虑以系统协同为实现方法,在价值论层面坚持以人为本的价值导向。对计算范式的批判反思将有助于理解当代智慧城市建设中理论与现实的错位,为我国智慧城市发展提供实践指引。

关键词：智慧城市算法治理城市治理计算范式

近似计算新范式在深度学习加速系统中的应用及研究进展

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电子与信息学报 2023年第9期45卷 3098-3108页

作者：龚宇王丽萍王佑刘伟强南京航空航天大学电子信息工程学院/集成电路学院南京211106 空天集成电路与微系统工信部重点实验室南京211106

深度学习已经成为当前人工智能技术中最为重要的算法之一。随着应用场景不断扩展,深度学习硬件规模越来越大,计算复杂度呈现数量级提升趋势,对加速系统提出了极高能效需求。后摩尔时代,新型计算范式逐渐取代工艺微缩成为提升能效的有效... 详细信息

深度学习已经成为当前人工智能技术中最为重要的算法之一。随着应用场景不断扩展,深度学习硬件规模越来越大,计算复杂度呈现数量级提升趋势,对加速系统提出了极高能效需求。后摩尔时代,新型计算范式逐渐取代工艺微缩成为提升能效的有效方案,近似计算以牺牲部分精度的代价换取大幅能效提升,成为最具前景的设计方法之一。该文以深度学习加速系统的不同设计层次为切入,首先介绍了深度学习网络模型的算法特征,围绕算法层的近似计算方案介绍了量化方法的研究进展;其次,围绕硬件架构和电路层调研了当前深度学习加速在图像、语音等多个方向采用的近似电路和架构方案,围绕层次化的设计方法调研了当前近似计算的系统设计方法学及EDA领域的关键问题和研究进展;最后,对该领域方向进行展望,旨在推动近似计算新范式在深度学习加速系统中的应用。

关键词：近似计算计算范式深度学习加速系统研究进展

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超越计算:国际法中国范式的理论前提

经贸法律评论 2018年第1期 135-147页

作者：何志鹏吉林大学理论法学研究中心武汉大学国际法研究所

对新时代中国国际经济合作观进行理论考察,不难看出,中国对于国际经济合作与发展提出了一个与以往不同的思路。具体而言,在经济合作中不拘泥于物质利益的计算,而是在更为广阔的时空条件下考虑国家的收益,既考虑国家之间相互依赖的状况,... 详细信息

对新时代中国国际经济合作观进行理论考察,不难看出,中国对于国际经济合作与发展提出了一个与以往不同的思路。具体而言,在经济合作中不拘泥于物质利益的计算,而是在更为广阔的时空条件下考虑国家的收益,既考虑国家之间相互依赖的状况,又考虑物质之外的精神需求。这种超越计算的范式基于对发展规律的理解,具体体现为发展道路和合作战略的选择。理解了超算范式,就更能够深刻地认识中国古代的盛衰之变,更有助于理解当代中国的发展道路,也更有助于我们理解和预见中国将来在国际合作之中所倾向的国际法观念,以及机制规划与规范设计。

关键词：计算范式超越计算范式(超算范式) 国际法中国合作共赢

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“计算”的边界:互联网大数据与社会研究

中南大学学报（社会科学版） 2018年第2期24卷 148-158页

作者：郝龙武汉大学社会学系湖北武汉430072

互联网大数据计算,是当前社会研究方法创新的主要方向之一。部分纯数据驱动型学者认为,大数据独立于研究之外生成,不仅能记录下人们的真实态度与自然行为信息,又可以摆脱研究者与研究本身的干扰,由此形成了"总体性""真实-自然性"与"客观... 详细信息

互联网大数据计算,是当前社会研究方法创新的主要方向之一。部分纯数据驱动型学者认为,大数据独立于研究之外生成,不仅能记录下人们的真实态度与自然行为信息,又可以摆脱研究者与研究本身的干扰,由此形成了"总体性""真实-自然性"与"客观性"三大认识假定。然而,无论是由数字鸿沟造就的年龄与阶层边界和由差异化生产划定的群体与主题边界,还是由数据操纵和数据引导带来的虚假(非真实)与偏态(非自然)状况,以及潜藏在整个数据生产-挖掘-分析过程中的人为干扰,都证明上述假定在很多情况下并不成立。认清互联网大数据的可"计算"边界,对于推动数据计算在社会研究中的应用有着重要的理论与方法意义。

关键词：互联网大数据计算范式数据缺失数据偏态数据操纵

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大数据时代我国体育发展面临的机遇与挑战

体育与科学 2016年第1期37卷 75-80+86页

作者：王奇颜小燕安徽机电职业技术学院安徽工程大学体育学院

大数据时代的到来已经深刻影响人类社会文化的变革。大数据技术的运用促使竞技体育的训练方法与竞赛实践得到了拓展;推动了体育科学研究方法上的革新,使研究范式由"计量范式"向"计算范式"转变;推动了体育传播方式的变革,传播形式和传播... 详细信息

大数据时代的到来已经深刻影响人类社会文化的变革。大数据技术的运用促使竞技体育的训练方法与竞赛实践得到了拓展;推动了体育科学研究方法上的革新,使研究范式由"计量范式"向"计算范式"转变;推动了体育传播方式的变革,传播形式和传播方式呈现多元化发展的趋势,实现了受众群体精准预测,开创体育传播的"自媒体"时代;大数据时代催生了完整"模块"营销策略的诞生,最大限度提升体育产业的价值,提升了体育产业的科技化程度。传统的竞技体育选材、训练、竞赛等思维方式,数据的安全性及体育信息情报系统,传统的体育科学研究方法以及体育产业的创新思维和体育科技发展水平是大数据时代我国体育面临的新的主要挑战。倡导大数据在竞技体育选材、训练、竞赛中的应用,构建具有前瞻性的理论依据;建立适应大数据时代发展的体育信息情报收集系统并应用于体育实践;突破传统体育科学研究的"路径依赖",适应从"计量范式"向"计算范式"的演进;加强创新驱动,提高信息安全意识,增进大数据协同创新研究是大数据时代我国体育发展的路径选择。

关键词：数据分析竞技体育选材预测体育研究方法体育传播体育营销体育社会计算范式计量范式

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计算传播学:数据与计算驱动的传播学研究

青年记者 2022年第20期 15-17页

作者：塔娜赵倩誉中国人民大学新闻与社会发展研究中心中国人民大学新闻学院

计算传播研究是传播学与计算科学、网络科学等多学科交叉的新兴研究取向,但其能否成为传播学的一个子领域仍存在争议。本文针对计算传播研究面临的契机与挑战,自身的学科定位与理论建设,与主流传播学的理论对话与方法创新进行了梳理与反... 详细信息

计算传播研究是传播学与计算科学、网络科学等多学科交叉的新兴研究取向,但其能否成为传播学的一个子领域仍存在争议。本文针对计算传播研究面临的契机与挑战,自身的学科定位与理论建设,与主流传播学的理论对话与方法创新进行了梳理与反思,尝试理清“计算传播学”的定位与发展前景,并拓展相关的理论与学科边界。

关键词：计算传播数字踪迹大数据研究方法计算范式

基于深度强化学习机制的边缘计算资源分配方法研究

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基于深度强化学习机制的边缘计算资源分配方法研究

作者：范洪瑞天津理工大学

学位级别：硕士

边缘计算是一种可以为大部分现代化企业带来实用价值的计算范式,融合到物联网系统中时,能够提高移动应用程序的服务质量(Quality of Service,Qo S),且能对产生的大数据实现实时管理。5G进一步推动了边缘计算范式的发展,移动用户可以获... 详细信息

边缘计算是一种可以为大部分现代化企业带来实用价值的计算范式,融合到物联网系统中时,能够提高移动应用程序的服务质量(Quality of Service,Qo S),且能对产生的大数据实现实时管理。5G进一步推动了边缘计算范式的发展,移动用户可以获得低延迟和高速访问的Qo S。在本文中,研究了在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)环境下边缘服务器的资源分配方法以及服务迁移准则。资源分配方法中以最大化MEC系统中边缘服务器的平均资源利用率和任务处理量为目的,致力于解决MEC系统中计算资源、可用带宽等有限资源的分配问题。同时考虑了一些对延迟敏感应用的区别处理,把此资源分配问题描述为有限状态的马尔可夫决策过程(Finite-state Markov Decision Process,FMDP),同时考虑了用户状态的连续性,提出基于深度确定性策略梯度方法的边缘计算资源分配算法(Edge Computing Resource Allocation Algorithm based on Deep Deterministic Policy Gradient,ECRAA-DDPG),以到资源分配的最优策略。在蜂窝网络中部署MEC服务所面临的一个挑战是支持用户的移动性,特别是移动速度较快时,使卸下的任务能够在不影响资源利用效率和链路可靠性的情况下,在基站之间进行无缝迁移。考虑了虚拟化、虚拟机之间的I/O干扰以及多用户访问干扰等问题,把该问题描述为多目标优化问题,提出一种基于松弛和舍入的新方法,最大限度的提高整体Qo S和最小化迁移成本。该方法包括整数松弛问题的最优迭代方法和恢复整数解的设计。最后通过大量的实验来证明算法的性能,实验结果表明,本方法能够在真实场景中做出最优决策。

关键词：计算范式移动边缘计算资源分配深度强化学习服务迁移

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