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高精度音频Sigma-Delta调制器综述

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1874-1887页

作者：孙奥运温培旭邵淮先王桉楠鲁毅章飚曾永红张章合肥工业大学微电子学院合肥230601 天津津航计算技术研究所天津300308

Sigma-Delta(Σ-Δ)模数转换器(ADC)基于过采样和噪声整形技术,可实现高分辨率,具有无源器件匹配性要求低、结构简单等特点。在高精度音频领域,Σ-ΔADC能够实现高动态范围和良好的功率效率得到了广泛的关注和应用。近年来,依托先进工... 详细信息

Sigma-Delta(Σ-Δ)模数转换器(ADC)基于过采样和噪声整形技术,可实现高分辨率,具有无源器件匹配性要求低、结构简单等特点。在高精度音频领域,Σ-ΔADC能够实现高动态范围和良好的功率效率得到了广泛的关注和应用。近年来,依托先进工艺、先进技术进行低功耗高精度的音频ADC的设计已经成为新的研究热点。然而随着工艺技术向低节点的持续发展、电源电压的不断降低,使得Σ-ΔADC的电路设计更具挑战性。该文对高精度音频Sigma-Delta调制器的离散型设计、连续型设计的研究现状进行综述,为高精度音频Sigma-Delta调制器设计提供理论支撑,并给出研究前景展望。

关键词： Sigma-Delta(Σ-Δ)调制器高精度音频

处理含大量非分层介质结构的悬浮随机行走电容提取算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 435-442页

作者：宋明烨杨明喻文健清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

为了解决包含大量非分层介质的随机行走电容提取算法预处理时间过长的问题,提出一种优化算法.本文算法一共有2步:首先基于八分块立方体即时采样技术,提出处理复杂非分层介质的等效介电常数计算方法;然后基于网格的空间管理技术,减少随... 详细信息

为了解决包含大量非分层介质的随机行走电容提取算法预处理时间过长的问题,提出一种优化算法.本文算法一共有2步:首先基于八分块立方体即时采样技术,提出处理复杂非分层介质的等效介电常数计算方法;然后基于网格的空间管理技术,减少随机行走电容提取的预处理时间.针对不同的电容提取应用场景,还提供了选择不同非分层介质空间管理策略的建议.在多个来自集成电路设计版图的互连结构上的实验结果表明,所提算法在保证电容提取精度与随机行走运行效率的同时,显著地加快了非分层介质空间管理构造以及随机行走算法的预处理时间;在含有超过70万非分层介质的测例上,与现有算法相比,该算法使非分层介质的空间管理构造时间最多加速420倍,并使整个预处理时间从114s减少到30s.

关键词：电容提取随机行走非分层介质空间管理

基于国密SM3和SM4算法的SNMPv3安全机制设计与实现

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计算机科学 2024年第S1期51卷 919-925页

作者：田昊王超华北计算机系统工程研究所北京102200

随着网络技术的快速发展以及5G技术的日益普及,接入网络的设备呈指数级增加,网络结构日趋复杂,恶意网络攻击频发。如何安全、高效地管理数量庞大、复杂的网络设备正成为网络管理所面临的新挑战。简单网络管理协议SNMPv3版本相比v1和v2,... 详细信息

随着网络技术的快速发展以及5G技术的日益普及,接入网络的设备呈指数级增加,网络结构日趋复杂,恶意网络攻击频发。如何安全、高效地管理数量庞大、复杂的网络设备正成为网络管理所面临的新挑战。简单网络管理协议SNMPv3版本相比v1和v2,增加了基于用户安全模型,提供了数据机密性、完整性、防重放等安全服务。但SNMPv3依然存在默认认证算法与加密算法强度不高、密码算法未全面支持国家商密算法标准等问题。文中在分析SNMPv3协议现有安全机制的基础上,针对基于用户安全模型的SNMPv3现存问题提出了优化方案,将SM3和SM4国密算法嵌入SNMPv3安全机制,基于SM3和SM4国密算法为SNMP协议设计了HMAC-SM3-192认证协议和PRIV-CBC-SM4加密协议。在未明显增加响应时间的前提下,提升了SNMP消息传输过程中抵御伪装、信息篡改、信息泄露等安全威胁的能力,实现了SNMP协议安全性方面的优化。

关键词： SNMPv3 用户安全模型 SM3杂凑算法 SM4对称加密算法

申威26010众核处理器上Winograd卷积算法的研究与优化

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 955-972页

作者：武铮金旭安虹中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

卷积作为深度学习中被频繁使用的关键部分,其并行算法的研究已成为高性能计算领域中的热门话题.随着我国自主研发的申威26010众核处理器在人工智能领域的快速发展,对面向该处理器的高性能并行卷积算法提出了迫切的需求.针对申威26010处... 详细信息

卷积作为深度学习中被频繁使用的关键部分,其并行算法的研究已成为高性能计算领域中的热门话题.随着我国自主研发的申威26010众核处理器在人工智能领域的快速发展,对面向该处理器的高性能并行卷积算法提出了迫切的需求.针对申威26010处理器的架构特征以及Winograd卷积算法的计算特性,提出了一种高性能并行卷积算法——融合Winograd卷积算法.该算法不同于依赖官方GEMM(general matrix multiplication)库接口的传统Winograd卷积算法,定制的矩阵乘实现使得该算法的执行过程变得可见,且能够更好地适应现实中常见卷积运算.整个算法由输入的Winograd变换、卷积核的Winograd变换、核心运算和输出的Winograd逆变换4部分构成,这4个部分并不是单独执行而是融合到一起执行.通过实时地为核心运算提供需要的变换后数据,并将计算结果及时地逆变换得到最终的输出数据,提高了算法执行过程中的数据局部性,极大地降低了整体的访存开销.同时,为该算法设计了合并的Winograd变换模式、DMA(direct memory access)双缓冲、片上存储的强化使用、输出数据块的弹性处理以及指令重排等优化方案.最终的实验结果表明,在VGG网络模型的总体卷积测试中,该算法性能是传统Winograd卷积算法的7.8倍.同时,抽取典型卷积神经网络模型中的卷积进行测试,融合Winograd卷积算法能够在所有的卷积场景中发挥明显高于传统Winograd卷积算法的性能.其中,最大能够发挥申威26010处理器峰值性能的116.21%,平均能够发挥峰值性能的93.14%.

关键词：深度学习 Winograd卷积高性能计算并行算法申威处理器

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智能时代呼唤新的科研方法

科技导报 2024年第10期42卷 40-45页

作者：李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190

智能化科研(AI4R)是科研方法的重大变革。提出科技界不仅要关注科学智能(AI for Science,AI4S),更要重视技术智能(AI for Technology,AI4T);不仅要关注大语言模型(LLM),更要重视大科学模型(LSM)。同时提出,人工智能的突破主要不是靠大算... 详细信息

智能化科研(AI4R)是科研方法的重大变革。提出科技界不仅要关注科学智能(AI for Science,AI4S),更要重视技术智能(AI for Technology,AI4T);不仅要关注大语言模型(LLM),更要重视大科学模型(LSM)。同时提出,人工智能的突破主要不是靠大算力,而是计算模型的转变,中国应当争取在基础模型上做出颠覆性的创新;智能化科研适合做复杂问题的组合搜索,神经网络模型也许已接近能处理困难问题的复杂度阈值点;智能化科研的一种趋势是放弃绝对性,拥抱不确定性,一定时期内要适当容忍“黑盒模型”。

关键词：科研方法智能化科研大科学模型复杂性阈值不确定性黑盒模型

一种用于解析问答推理过程的多轮迭代检索算法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 120-131页

作者：周长顺应文豪钟珊龚声蓉苏州大学计算机科学与技术学院苏州215008 常熟理工学院计算机科学与工程学院常熟215500

【目的】针对当前阅读理解类问答推理过程中传统无监督检索方式句子关联性不足的问题,设计一种检索模型,研究问答任务的推理过程,探求问答任务的可解释性。【方法】提出一种新型无监督检索模型ISR,模型中融合皮尔逊相关系数、GloVe词嵌... 详细信息

【目的】针对当前阅读理解类问答推理过程中传统无监督检索方式句子关联性不足的问题,设计一种检索模型,研究问答任务的推理过程,探求问答任务的可解释性。【方法】提出一种新型无监督检索模型ISR,模型中融合皮尔逊相关系数、GloVe词嵌入、IDF加权等主要模块,ISR模型通过多轮迭代方式细粒度检索推理句。【结果】对比模型MSSwQ,ISR模型在MultiRC数据集上进行实验,P、R、F_(1)指标平均高出2.4、1.8、2.1个百分点;在HotPotQA数据集上进行实验,P、R、F_(1)指标平均高出4.8、2.6、3.7个百分点。【局限】检索采用硬匹配,可能存在过分匹配的情形。【结论】本文模型能够提升检索推理句的准确性,检索的推理句能够有效应用于问答任务的推理过程。

关键词：阅读理解问答无监督框架多轮迭代问答推理推理句检索

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基于模型后门的联邦学习水印

软件学报 2024年第7期35卷 3454-3468页

作者：李璇邓天鹏熊金波金彪林劼福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117 福建省网络安全与密码技术重点实验室福建福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福建福州350117

高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一... 详细信息

高精度联邦学习模型的训练需要消耗大量的用户本地资源,参与训练的用户能够通过私自出售联合训练的模型获得非法收益.为实现联邦学习模型的产权保护,利用深度学习后门技术不影响主任务精度而仅对少量触发集样本造成误分类的特征,构建一种基于模型后门的联邦学习水印(federated learning watermark based on backdoor,FLWB)方案,能够允许各参与训练的用户在其本地模型中分别嵌入私有水印,再通过云端的模型聚合操作将私有后门水印映射到全局模型作为联邦学习的全局水印.之后提出分步训练方法增强各私有后门水印在全局模型的表达效果,使得FLWB方案能够在不影响全局模型精度的前提下容纳各参与用户的私有水印.理论分析证明了FLWB方案的安全性,实验验证分步训练方法能够让全局模型在仅造成1%主任务精度损失的情况下有效容纳参与训练用户的私有水印.最后,采用模型压缩攻击和模型微调攻击对FLWB方案进行攻击测试,其结果表明FLWB方案在模型压缩到30%时仍能保留80%以上的水印,在4种不同的微调攻击下能保留90%以上的水印,具有很好的鲁棒性.

关键词：联邦学习产权保护模型水印后门任务模型聚合

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路径规划算法的高层综合设计研究

电子与信息学报 2024年

作者：赖李洋郑锫骏梁海成李华伟汕头大学电子系中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室

随着机器人自动导航技术的快速发展，基于软件实现的路径规划算法在实时性上已无法满足许多应用场景的需求，这就要求对算法进行快速高效的硬件定制，从而获得低延时的性能加速。该文以机器人路径规划中的经典A*算法为对象，通过构建面... 详细信息

随着机器人自动导航技术的快速发展，基于软件实现的路径规划算法在实时性上已无法满足许多应用场景的需求，这就要求对算法进行快速高效的硬件定制，从而获得低延时的性能加速。该文以机器人路径规划中的经典A*算法为对象，通过构建面向硬件设计的C/C++数据结构和函数流程优化，采用高层综合(HLS)实现快速的硬件架构探索和选取较优的设计方案，并完成硬件FPGA综合。实验数据表明，相较于传统寄存器传输级(RTL)开发模式，基于HLS开发模式的路径规划算法在FPGA实现上在开发效率、硬件性能和资源占用率上都有显著提升，验证了高层综合在硬件定制中的可行性和成本优势。

关键词：机器人自动导航路径规划算法高层综合算法硬件加速

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位宽感知的寄存器绑定算法

软件学报 2024年第6期35卷 2631-2647页

作者：高猛赵家程崔慧敏冯晓兵中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

寄存器绑定是高层次综合中的一个基础优化问题,主要目标是在保证电路功能的同时最小化寄存器资源的使用.传统的方法尝试将编译器的寄存器分配算法应用于寄存器绑定中,但却忽略了分配问题与绑定问题的差异性,因此在绑定过程中引入了额外... 详细信息

寄存器绑定是高层次综合中的一个基础优化问题,主要目标是在保证电路功能的同时最小化寄存器资源的使用.传统的方法尝试将编译器的寄存器分配算法应用于寄存器绑定中,但却忽略了分配问题与绑定问题的差异性,因此在绑定过程中引入了额外的资源约束,或采用了不适合电路设计的编译优化技巧,从而导致资源浪费.为解决这些问题,将寄存器绑定问题转化为连续多重着色问题,并提出一种基于位宽与顶点度结合的启发式求解方法.所提方法通过对变量的位宽和活跃区间等信息的细粒度刻画和建模,能够进一步优化寄存器资源的开销,同时无需插入额外的指令.将该算法与两种典型算法进行比较,实验结果表明,所提算法在MiBench测试集的96.72%的测试用例中达到理论最优解,比其他两种方法分别提高31.5%和25.1%;在Rosetta测试集的所有测试用例中均表现为最优解,比其他两种方法分别提高7.41%和7.39%.

关键词：高层次综合寄存器绑定资源共享