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基于GPU的視頻SAR加速處理架構(gòu)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

視頻合成孔徑雷達（Video Synthetic Aperture Radar， ViSAR）可對目標區(qū)域?qū)崿F(xiàn)動態(tài)監(jiān)測，具備低時延、高分辨率的特點。高性能計算是ViSAR系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。為滿足ViSAR系統(tǒng)的實時性要求，提出了一種基于圖形處理器（Graphics Processing Unit， GPU）的ViSAR成像方案。該方案將極坐標格式算法（Polar Format Algorithm， PFA）部署到GPU上，使用并發(fā)流技術(shù)、異步并行技術(shù)等方法進行優(yōu)化，并結(jié)合SAR成像的幀率與數(shù)據(jù)重疊率之間的關(guān)系，充分發(fā)揮GPU的計算性能。結(jié)果表明：本架構(gòu)處理單張尺寸大小為2 048×2 048的數(shù)據(jù)耗時0.17 s，較中央處理器（Central Processing Unit， CPU）平均加速32.8倍，有效解決了ViSAR系統(tǒng)的實時成像問題。

發(fā)表于：6/24/2024

用于主動學(xué)習(xí)的時序特征融合預(yù)測損失網(wǎng)絡(luò)[人工智能][工業(yè)自動化]

通過主動學(xué)習(xí)模型來選取最有價值的數(shù)據(jù)點進行標注是深度學(xué)習(xí)減少標注數(shù)據(jù)量的一種方式。預(yù)測損失模型是一類與任務(wù)無關(guān)的主動學(xué)習(xí)模型，該類模型在多個任務(wù)中都有不錯的表現(xiàn)。但是這類模型均不是端到端的模型，不斷變化的輸入特征會導(dǎo)致?lián)p失預(yù)測網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時出現(xiàn)輸入偏差。提出了時序特征融合預(yù)測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明，提出的算法在各個任務(wù)中的性能與以往最先進的算法相比，平均提升約1.5%，與原預(yù)測損失模型相比，平均提升5%。

發(fā)表于：6/24/2024

基于FPGA的LVDS多通道視頻流自動校準設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于Micro-LED產(chǎn)品系列，設(shè)計了一種基于FPGA的LVDS自動校準多通道視頻流傳輸系統(tǒng)。系統(tǒng)平臺外掛GSV2011解碼芯片，把解碼得到的2K@120 Hz/4K@60 Hz視頻流信號，通過自定義封裝為80 bit數(shù)據(jù)推送到LYDNT27001恒流源顯示驅(qū)動芯片。系統(tǒng)中視頻流數(shù)據(jù)傳輸涉及多級FPGA芯片數(shù)據(jù)傳輸，使用LVDS低壓差分傳輸技術(shù)，在數(shù)據(jù)流傳輸過程中找到參考端和監(jiān)視端信號，從而去調(diào)節(jié)SerDes中數(shù)據(jù)位對齊和采樣穩(wěn)定性的問題。該系統(tǒng)視頻流數(shù)據(jù)通過LVDS多通道傳輸，傳輸速率可達10 Gb/s。此試驗工程表明，該系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、可靠、高效工作，具備一定的工程實用價值。

發(fā)表于：6/24/2024

ɑFA：一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

正則表達式匹配技術(shù)在數(shù)據(jù)治理、解析提取和深度包檢測方面有著重大應(yīng)用價值。然而，由于其在通用平臺上的匹配性能較低，無法滿足實際環(huán)境下數(shù)據(jù)實時處理的應(yīng)用需求，限制了其在高性能數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。針對當前正則表達式匹配性能較低的問題，提出一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法，稱之為ɑFA。該算法通過每次判斷連續(xù)的若干個字符是否屬于最常被訪問狀態(tài)的非信任字符集，獲取無需通過DFA匹配可直接跳過的字符數(shù)，減少字符匹配過程中訪問內(nèi)存DFA狀態(tài)轉(zhuǎn)移表的次數(shù)，從而實現(xiàn)字符匹配的加速處理。實驗結(jié)果表明，ɑFA算法可獲得相比于原始DFA匹配算法約為1.05~7.58倍的性能加速比。

發(fā)表于：6/24/2024

基于Kubernetes的調(diào)度算法綜述[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

在云計算領(lǐng)域，資源管理和任務(wù)調(diào)度的優(yōu)化對提升系統(tǒng)效率和資源利用率至關(guān)重要。Kubernetes（K8S）作為業(yè)界領(lǐng)先的容器編排工具，致力于應(yīng)用程序容器的自動化部署、擴展和管理，其核心優(yōu)勢之一在于利用高效的調(diào)度算法實現(xiàn)容器的跨集群部署與執(zhí)行，這一策略在提高應(yīng)用系統(tǒng)可移植性、安全性、優(yōu)化資源利用和集成部署方面發(fā)揮了重要作用，使其能夠更加敏捷高效地應(yīng)對不斷變化的業(yè)務(wù)需求。鑒于此，有關(guān)于K8S的調(diào)度算法成為了業(yè)界研究的熱點，全面調(diào)研和分析了K8S相關(guān)的調(diào)度算法及其在不同應(yīng)用領(lǐng)域中的實際表現(xiàn)，特別關(guān)注三個領(lǐng)域：通用調(diào)度算法的改進、面向人工智能的調(diào)度策略以及基于彈性伸縮的調(diào)度技術(shù)。最后通過綜合分析，揭示當前研究的不足之處和未來研究中亟待解決的問題，為進一步優(yōu)化K8S的調(diào)度算法提供借鑒和參考。

發(fā)表于：6/24/2024

神經(jīng)形態(tài)計算器件和陣列測試解決方案[人工智能][醫(yī)療電子]

　　神經(jīng)形態(tài)計算是一種新型的計算范式，它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如人腦）的結(jié)構(gòu)和功能以在為人工智能、機器學(xué)習(xí)、機器人和感官處理等各種應(yīng)用實現(xiàn)高性能、低功耗和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。

發(fā)表于：6/24/2024

Saab UK 為深?？碧綄崿F(xiàn)創(chuàng)新，降低潛水員及環(huán)境風(fēng)險[測試測量][工業(yè)自動化]

不到兩年前，兩個 Saab 遙控水下機器人 (ROV) 下潛 3000 多米，進入寒冷的南極水域，尋找于1915 年沉沒的歐內(nèi)斯特·沙克爾頓爵士的“耐力號”船。這位英國探險家的故事是一段具有無畏的領(lǐng)導(dǎo)力和毅力的傳奇。本次任務(wù)的成功離不開 Saab Seaeye ROV，它使用先進的技術(shù)對殘骸進行定位、檢察和拍攝，無需再由人類來執(zhí)行這種危險的深海探測。

發(fā)表于：6/20/2024

利用精密信號鏈μModule解決方案簡化設(shè)計、提高性能并節(jié)省寶貴時間[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

　　摘要　　ADI公司的精密信號鏈μModule?解決方案為系統(tǒng)設(shè)計人員提供外形緊湊且高度可定制的集成解決方案，以簡化設(shè)計、提高性能并節(jié)省寶貴的開發(fā)時間1。這有助于幫助客戶讓性能出色的產(chǎn)品更快地進入市場，從而獲得巨大優(yōu)勢。

發(fā)表于：6/20/2024

SDV-SOA-SOSA工程師眼中的軟件定義汽車[模擬設(shè)計][汽車電子]

SDV-SOA-SOSA工程師眼中的軟件定義汽車

發(fā)表于：6/20/2024

一文了解SiC MOS的應(yīng)用[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

SiC MOS，碳化硅MOSFET，世輝，基本半導(dǎo)體

發(fā)表于：6/19/2024

機器人新紀元：邊緣處理、電源、傳感器與通信突破[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　隨著傳感器和電子器件技術(shù)的突飛猛進，移動機器人領(lǐng)域正在快速發(fā)展。工程師們通過融合新技術(shù)，推動了移動機器人生態(tài)系統(tǒng)在多個層面的持續(xù)演進。以下重要發(fā)展趨勢驅(qū)動著處理、電源、傳感器以及通信領(lǐng)域的革新。

發(fā)表于：6/17/2024

電驅(qū)逆變器SiC功率模塊芯片級熱分析[電源技術(shù)][汽車電子]

　　摘要：本文提出一個用尺寸緊湊、高成本效益的DC/AC逆變器分析碳化硅功率模塊內(nèi)并聯(lián)裸片之間的熱失衡問題的解決方案，該分析方法是采用紅外熱像儀直接測量每顆裸片在連續(xù)工作時的溫度，分析兩個電驅(qū)逆變模塊驗證，該測溫系統(tǒng)的驗證方法是，根據(jù)柵源電壓閾值選擇每個模塊內(nèi)的裸片。我們將從實驗數(shù)據(jù)中提取一個數(shù)學(xué)模型，根據(jù)Vth 選擇標準，預(yù)測當逆變器工作在電動汽車常用的電壓和功率范圍內(nèi)時的熱不平衡現(xiàn)象。此外，我們還能夠延長測試時間，以便分析在電動汽車生命周期典型電流負荷下的芯片行為。測試結(jié)果表明，根據(jù)閾壓為模塊選擇適合的裸片可以優(yōu)化散熱性能，減少熱失衡現(xiàn)象。

發(fā)表于：6/17/2024

采用創(chuàng)新的FPGA 器件來實現(xiàn)更經(jīng)濟且更高能效的大模型推理解決方案[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　摘要：本文根據(jù)完整的基準測試，將Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA與GPU解決方案進行比較，在運行同一個Llama2 70B參數(shù)模型時，該項基于FPGA的解決方案實現(xiàn)了超越性的LLM推理處理。

發(fā)表于：6/17/2024

如何為保健醫(yī)療設(shè)備設(shè)計選擇合適的電池[電源技術(shù)][醫(yī)療電子]

　　摘要　　電池的化學(xué)組成和外形尺寸多種多樣，因此對于具體應(yīng)用，很難確定如何選擇合適的電池。本文將介紹不同的標準，旨在幫助工程師選擇適合其使用場景的電池。此外，本文還將討論目前市場上常見的五種原電池化學(xué)組成及其可能適合的應(yīng)用領(lǐng)域。本文將主要討論醫(yī)療健康應(yīng)用，并提供采用原電池的各種不同產(chǎn)品的適用指南。

發(fā)表于：6/17/2024

構(gòu)建軟件定義汽車的八項關(guān)鍵能力[模擬設(shè)計][汽車電子]

構(gòu)建軟件定義汽車的八項關(guān)鍵能力

發(fā)表于：6/13/2024