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多阵列忆阻器存算一体系统
随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起,数据量呈现爆炸式增长,传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时,摩尔定律逐渐放缓,单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限,通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构,将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统,实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的,存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输,在面向大数据分析等应用场景中,这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一:数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率,且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构,其直接利用阻变器件进行数据存储与处理,通过将器件组织成为交叉阵列形式,实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销,消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题,可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算,未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新,解决了系统精度损失等被广泛关注的难题: 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料,提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论,提出了引入热增强层的新原理器件结构,成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法,提出“差分电阻”设计思想,采取源线电流镜限流设计,抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法,仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重,即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”,开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化(EDA)工具,打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊,以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项,其中30项已获得授权,知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统,集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路,以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器(GPU)高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片,在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍,能效有近千倍的优势。
清华大学 2021-02-01
多阵列忆阻器存算一体系统
项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起,数据量呈现爆炸式增长,传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时,摩尔定律逐渐放缓,单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限,通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构,将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统,实现计算能力的飞跃。
清华大学 2021-01-12
体积排阻色谱联用型有机氮检测器
现有的有机氮测定方法主要基于差减法,存在多方面测定的累加误差,结果难免不够精确和可靠。本发明技术是一种体积排阻色谱联用型氮检测器及应用,其对有机氮的检测原理在于通过体积排阻色谱柱实现有机氮和无机氮的分离,然后通过石英螺旋管结合紫外氧化的方式将有机氮转变为硝态氮,通过紫外检测器检查硝态氮在220nm的紫外吸收,实现定量分析。
南京大学 2021-04-14
井间并行电阻率阻率CT测试方法
本发明公开了一种井间并行电阻率 CT 测试方法,是对钻孔间地质条件及构造特征进行探查的一种物探技术。通过在两两钻井之间布置测试系统,形成 64 个电极的井间测线,采用并行电法数据采集技术进行单极或偶极供电与测试,获得井间电性采集数据,形成井间不同电极间层析数据体。通过井间电阻率层析成像技术实现对测试区域电阻率及激电参数成像,进一步评价其岩层及构造特征状况,获得地质解释成果及认识。该套测试系统可完成 1200m 深井的数据采集。
安徽理工大学 2021-04-13
高级血压测量手臂模型手臂血压测量模型
XM-S7高级血压测量手臂训练模型   XM-S7高级血压测量手臂训练模型的皮肤采用高分子材料、血管采用乳胶材料、手臂骨采用发泡材料制成,肤质仿真度高,皮肤纹理清晰,本产品可单独使用,也可与我公司其他产品配套使用,全套包括血压测量训练仪、手臂模型、血压表、袖带、听诊器、DC5V外接电源适配器及其它附件组成。   一、功能特点: ■ 模型为成人手臂,体表标志明显,解剖位置精确,可以进行动脉血压测量。 ■ 可用真实血压计及听诊器进行血压测量。 ■ 具有KorotkoffGap音。 ■ 压力值采用动态毫米汞柱显示,可精确到1毫米。 ■ 可以根据教学情况调整收缩压、舒张压、脉搏频率数值及音量的大小。 · 收缩压:设定范围30-250mmHg。 · 舒张压:设定范围15-105mmHg。 · 心率:设定范围10-200次/分。 · 脉搏听诊音量:设定范围0-16。 ■ 血压训练器有液晶显示屏显示。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置: ■ 血压测量手臂模型:1条 ■ 听诊器:1副 ■ 血压测量器:1套 ■ 电子显示器:1个 ■ 电源适配器:1个 ■ 防尘布:1块 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
阻尼测量系统
基于 LabVIEW 图形编程语言的阻尼测量系统是利用所接收的速度振动信号和激励 信号互相关获得试件的速度冲击响应,再变换到频域得到速度频响函数。 本系统可通过一次测量得到频率范围内各阶共振峰和半功率带宽,程序可自动节选 共振峰并计算阻尼损耗因子。相较传统测量精度高,速度快,且具有良好的开放性。
同济大学 2021-04-13
骨盆测量模型
XM-F22骨盆测量模拟人   功能特点: ■ XM-F22骨盆测量模型(骨盆测量模拟人)为成年女性整体人,解剖标志明显,便于操作定位。 ■ 采用高分子材料制成,仿真度高。 ■ 关节灵活,满足骨盆测量时的各种体位。 ■ 下腹部设有透明视窗,观察骨盆内测量操作全过程。 ■ 可进行骨盆内测量与外测量训练。
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
一种用于电子鼻测量的测量装置
本实用新型提供了一种用于电子鼻测量的测量装置,所述测量装置包括锥形瓶和可拆卸搅拌器,所述锥形瓶口设有瓶塞,所述瓶塞上设有电子鼻进气孔和电子鼻补气孔,所述可拆卸搅拌器包括竖向可拆卸手柄、横向手柄和搅拌叶片,所述横向手柄和竖向可拆卸手柄连接,所述竖向可拆卸手柄底部连接有搅拌叶片。本实用新型提供的所述测量装置可以避免误差;在所述锥形瓶的瓶塞中间位置设置固定进气口,这样可以保证电子鼻进气针在实验过程不容易活动,减小误差,同时使实验人员不必付出过多力气。所述锥形瓶可以避免清洗过后水珠残留影响气味测定的影响,更加便于实验操作。
青岛农业大学 2021-04-13
低孔低渗岩心含油率 12MHz核磁岩心分析仪
产品详细介绍产品简介:  12MHz核磁岩心分析仪,主要用于常规与非常规岩心的孔渗饱测试,可用于低孔低渗岩样测试评价。  MicroMR12产品身躯小巧,结构紧凑,是具有世界先进水平的台式核磁共振岩心分析仪;可满足石油勘探领域的孔隙度、渗透率、饱和度、可动流体饱和度、束缚流体饱和度等相关分析测试,测量结果客观真实、精准度高、重复性好,仪器性能稳定,性价比高。技术指标:1、磁体类型:永磁体;2、磁场强度:0.28±0.05T,仪器主频率:12MHz;3、探头线圈直径:25.4mm;应用解决方案:1) 常规岩心孔隙结构及流体饱和度;2) 非常规岩心(致密岩心,泥岩,页岩)孔隙结构及流体饱和度;3) 中大尺寸岩样含油含水分布、油水含量测试;应用案例一:玻璃珠孔隙模型测试(不同饱和度下T2弛豫图谱分析)应用案例二:核磁共振T2图谱与岩样孔喉分布注:仪器外观如有变动,以最新款为准。
上海纽迈电子科技有限公司 2021-08-23
无溶剂型天然气管道减阻内涂层
目前,油气输送主要靠大口径管道完成的,管道直径多在500mm以上,甚至达到 1000mm。为防止管道内壁的锈蚀、结蜡、杂质的沉积以及降低流体在管道内部输送阻力,通 常需在管道内壁涂上一层涂料。本发明主要涉及天然气管道内涂减阻涂料。当前,用于管道减 阻内涂的涂料多为溶剂型涂料,溶剂多为二甲苯、正丁醇等一种或几种混合。溶剂型涂料虽然 施工性能较好,但也存在很多缺点:VOC含量过高污染环境,影响施工人员健康,有火灾隐 患,且溶剂的挥发还导致漆膜质量下降。涂料的发展趋势便是水性涂料、无溶剂涂料以及粉末 涂料代替溶剂型涂料。无溶剂涂料克服溶剂型涂料的缺点,但也存在自身缺点:一般粘度较 大,施工性能差,由于成膜树脂分子量较小交联密度高,涂层较脆。 为了克服无溶剂涂料的上述缺点,华东理工大学开发了一种表面光洁度高、耐磨性好、表 面能较低的天然气管道用减阻内涂涂料。该涂料有A、B双组份组成,质量稳定,施工简单。 所采用的技术方案之一是提供制备颗粒直径小,团聚较少,与树脂相溶性好的颜填料改性手 段。改性后的粉体团聚明显减少,颗粒直径较小,改性后的粉体与成膜树脂相溶性也大大提 高,能在树脂体系里有很好的分散效果。
华东理工大学 2021-04-11
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