L’article introduit un système de types décrivant les protocoles de communication sensibles aux cycles d’horloge entre composants matériels. Il vise à détecter les désaccords pouvant provoquer des échanges non synchronisés ou bloquer l’avancement lors de la composition de composants conçus séparément.
Les chercheurs proposent UnO-NeSy, une architecture unifiée en mémoire à transistors FeFET pour l’IA neuro-symbolique. L’article vise les besoins mémoire liés à la combinaison de la perception neuronale, du raisonnement symbolique et du calcul hyperdimensionnel.
L’article étudie une architecture hybride associant des GPU à des ressources de calcul proche mémoire et à une DRAM partagée pour l’inférence des grands modèles de langage. Il se concentre sur les phases de préremplissage et de décodage, qui sollicitent différemment le calcul et la bande passante mémoire.
Un préprint présente un modèle d’erreur fondé sur des tests de lecture et d’écriture d’une mémoire RAM ferroélectrique basse consommation embarquée sur un CubeSat en orbite terrestre basse. Les auteurs indiquent que les erreurs de bits observées formaient souvent des motifs spatiaux réguliers appris par leur méthode générative.
Un préprint présente SIXPPAC, un moteur d’apprentissage automatique à signaux mixtes pour la détection et la communication intégrées en temps réel dans la bande de base sans fil. Il associe deux convertisseurs analogique-numérique à approximation successive à un réseau neuronal numérique à six couches.
Le préprint étudie l’exécution locale d’agents d’interface graphique sur smartphones avec des modèles d’attention linéaire hybrides et des NPU mobiles. Ces agents observent l’écran à plusieurs reprises et choisissent une action, de sorte que la latence peut s’accumuler.
Un préprint examine des combinaisons d’échelles partagées, de poids et d’activations dans des formats basse précision de type MX pour l’inférence des grands modèles de langage. Les chercheurs explorent conjointement la précision du modèle et les compromis estimés sur le silicium lors de l’intégration d’un cœur tenseur à une NPU de périphérie.
L’étude décrit un flux générique pour développer, déployer et orchestrer l’IA sur les satellites d’observation de la Terre. Le traitement embarqué peut transformer de grandes images en sorties plus petites, comme des masques ou détections, avant leur transmission.
Les auteurs décrivent un émetteur optique en tantalate de lithium à couche mince, conçu pour transférer des données entre puces de calcul en réduisant la dépendance aux liaisons électriques énergivores. La conception combine plusieurs longueurs d’onde pour augmenter la capacité tout en limitant le nombre de lasers et de fibres.
Les auteurs comparent l’effet de la représentation de sortie sur la génération par modèle de langage de code RTL pour le matériel. La tâche délimitée consiste à produire des wrappers mémoire SECDED vérifiables formellement.
Un préprint présente SpecKCast, une méthode de prévision des caractéristiques visant à réduire les évaluations répétées des transformeurs dans les modèles de diffusion. Elle utilise une approche de Kalman spectrale pour prédire les caractéristiques aux étapes de débruitage sautées.
Des chercheurs présentent une méthode de caractérisation thermique tridimensionnelle de circuits intégrés avancés. Le flux extrait les propriétés thermiques par couche et construit une base de données localisée pour étudier le chemin de la chaleur dans l’empilement.
Avec votre accord, Google Analytics peut mesurer les visites et les interactions sur le site à l’aide de cookies. Vous pourrez modifier votre choix.
Détails des mesures et de la confidentialité
Google Analytics ne commence les mesures qu’avec votre accord. Après consentement, la mesure automatique peut inclure le défilement, les clics sur des liens externes, les téléchargements, les vidéos, les recherches sur le site et les interactions simples avec les formulaires ; les termes recherchés peuvent être détectés dans les paramètres d’URL. Le code de ce site n’envoie pas les valeurs des champs ; le masquage des e-mails dans la mesure automatique est une précaution au mieux, sans garantie. Notre événement manuel de consultation utilise une URL nettoyée. Vous pourrez modifier votre choix. Le cookie de préférence dure six mois ; la mesure publicitaire et la personnalisation restent désactivées. Les visites qui commencent avec un consentement peuvent aussi transmettre des mesures numériques LCP, INP et CLS après le chargement d’Analytics. Un premier accord ou un accord ultérieur active ces mesures au prochain chargement de page ; le retrait du consentement arrête ces rapports pour la page en cours. Le cookie de préférence dure six mois ; la mesure publicitaire et la personnalisation restent désactivées.
Votre navigateur envoie un signal Global Privacy Control. La mesure est désactivée par défaut ; vous pouvez explicitement modifier ce choix ici.