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3D堆疊CMOS電路數據傳輸控制的Avalon Streaming協議

發布時間:2020/12/8 23:43:49 訪問次數:790

握手信號將會被插入來同步域間的控制信號。盡管在實際系統中時鐘clk_f的頻率通常為clk_s頻率的幾個整數倍,但在這個設計中,兩者頻率也可以相同。兩個時鐘必須同步。由于單緩沖器存儲深度的限制,如果兩個時鐘同步而只是速率不同,就必須去掉解調器中的時鐘同步模塊。不過在實際系統中不需要考慮這一點,因為如果FFT核沒有被復用就沒必要使用pre-FFT緩沖器了。

接口和I/O端口:該設計實例使用了數據傳輸控制的Avalon Streaming協議。為了支持大小可變的FFT size、循環前綴,以及FFT方向運行時間(run time)的變化,必須對這些run time信號進行緩沖并把它們與輸出數據數據包開始(SOP)信號對齊。

光探測:業界一直認為硅幾乎不具備光探測能力,但英特爾證明事實并非如此。英特爾開發了全硅光電探測器,這項技術可以降低成本。

光放大:如若想要降低總功耗,集成半導體光學放大器是不可或缺的技術,在此方面英特爾推出了集成半導體光學放大器。

協同集成:集成非常重要,不僅可以降低成本還可以優化功耗,也是集成光電最核心的工藝。英特爾主要利用3D堆疊CMOS電路與光子直連,這主要憑借的是英特爾強大的封裝集成技術。


保密計算:聯邦學習、完全同態加密讓安全更進一步,在保密計算上英特爾主要依靠聯邦學習和完全同態加密實現1000倍提升。既然算力被神經擬態計算和量子計算提升數千倍,背后隱含的是龐大的安全問題。英特爾認為,保密計算需要提供數據數據保密性、執行完整性和認證功能,防止機密泄露、防止計算篡改、驗證軟硬件真實性。

保護分屬不同所有者的多個系統和數據。英特爾表示,在零售、制造、醫療、金融服務等許多行業,最大的數據集往往都被限制在多方手里的數據孤島中。這阻礙了使用機器學習工具從數據中獲得洞察。通過聯邦學習,英特爾將計算進行了拆分,這樣就可以用各方本地的數據訓練本地的算法,然后將獲取的信息發送至中央聚合站點,數據不共享,價值仍釋放。



(素材來源:21Ic和ttic.如涉版權請聯系刪除。特別感謝)


握手信號將會被插入來同步域間的控制信號。盡管在實際系統中時鐘clk_f的頻率通常為clk_s頻率的幾個整數倍,但在這個設計中,兩者頻率也可以相同。兩個時鐘必須同步。由于單緩沖器存儲深度的限制,如果兩個時鐘同步而只是速率不同,就必須去掉解調器中的時鐘同步模塊。不過在實際系統中不需要考慮這一點,因為如果FFT核沒有被復用就沒必要使用pre-FFT緩沖器了。

接口和I/O端口:該設計實例使用了數據傳輸控制的Avalon Streaming協議。為了支持大小可變的FFT size、循環前綴,以及FFT方向運行時間(run time)的變化,必須對這些run time信號進行緩沖并把它們與輸出數據數據包開始(SOP)信號對齊。

光探測:業界一直認為硅幾乎不具備光探測能力,但英特爾證明事實并非如此。英特爾開發了全硅光電探測器,這項技術可以降低成本。

光放大:如若想要降低總功耗,集成半導體光學放大器是不可或缺的技術,在此方面英特爾推出了集成半導體光學放大器。

協同集成:集成非常重要,不僅可以降低成本還可以優化功耗,也是集成光電最核心的工藝。英特爾主要利用3D堆疊CMOS電路與光子直連,這主要憑借的是英特爾強大的封裝集成技術。


保密計算:聯邦學習、完全同態加密讓安全更進一步,在保密計算上英特爾主要依靠聯邦學習和完全同態加密實現1000倍提升。既然算力被神經擬態計算和量子計算提升數千倍,背后隱含的是龐大的安全問題。英特爾認為,保密計算需要提供數據數據保密性、執行完整性和認證功能,防止機密泄露、防止計算篡改、驗證軟硬件真實性。

保護分屬不同所有者的多個系統和數據。英特爾表示,在零售、制造、醫療、金融服務等許多行業,最大的數據集往往都被限制在多方手里的數據孤島中。這阻礙了使用機器學習工具從數據中獲得洞察。通過聯邦學習,英特爾將計算進行了拆分,這樣就可以用各方本地的數據訓練本地的算法,然后將獲取的信息發送至中央聚合站點,數據不共享,價值仍釋放。



(素材來源:21Ic和ttic.如涉版權請聯系刪除。特別感謝)


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