基于一种新的多重权重复杂网络模型的自适应同步研究

在传统的单权复杂网络建模方法的基础上,建立一种新的多重权重复杂网络模型。根据不同性质的权重,通过网络拆分的思想,将多重权重复杂网络拆分为几个性质不同的子网络。进而研究具有多重权重复杂网络的全局自适应同步,给出网络自适应同步的一般条件。最后以Lorenz系统为例,验证该方法的有效性。

一种新的多重权重复杂网络模型

在加权复杂网络的基础上,建立一种新的复杂网络模型——多重权重复杂网络模型,在这种网络模型中,可以同时存在多个类型不同的权重.为了便于研究,按权重类型的不同将其拆分为多个性质不同的子网络.重新定义了多重权重复杂网络的静态统计特征,如点权、边权相似度、边权分布、节点度和点权等.进而根据Lyapunov稳定性理论,研究了多重权重复杂网络的完全同步问题,并通过实例进行了数值仿真.

基于PCIE的多嵌入式人工智能处理器低延迟数据交换技术

针对多嵌入式人工智能(Artificial Intelligence,AI)处理器板卡之间的任务调度和数据交换冲突以及提高多板卡堆叠扩展时的可靠性和运行效率问题,文中提出了一种虫洞交换结构多嵌入式人工智能处理器高速数据交换技术和数据帧结构的解决方法。该方法基于PCIE(PCI Express)高速数据接口,将数据以数据单元的形式进行信息传递,并设计多重权重决策算法避免数据传输中的冲突,实现任务的并发多线程处理。搭建FPGA(Field Programmable Gate Array)平台进行设计和测试,结果表明PCIE的传输带宽利用效率达到了85%以上,数据交换延迟小于20μs,系统中断任务响应平均最大延迟时间为8.775μs。该技术适用于多处理器协同的高速交换电路,可扩展至混合PCIE和RapidIO交换电路结构。