英伟达发布面向智能汽车的Tegra X1移动芯片

英伟达公司近日发布了旗下最新的一款面向智能汽车的芯片——Tegra X1移动处理器。Tegra X1内置了八颗64位架构核心处理器，以及256核图形处理器，可实现最高60帧的4K视频编码，支持H．256和VP9等编码格式。英伟达CEO黄仁勋表示Tegra X1是首款“超级移动芯片”，它是第一个浮点运算能力超过1万亿次的移动芯片。

英伟达面向软件定义汽车的持续创新

我们发现,如果所有的数据都基于实测数据,那么产品开发的进度将会非常缓慢,因此,我们需要通过"实测数据+模拟"来更快地实现自动驾驶开发。英伟达是一家领先的计算平台公司,30多年来,我们以GPU起家,并随着AI时代的兴起实现了高速的发展。我们的GPU产品促进了AI在各个行业的产业落地,AI也成就了英伟达的高速发展。目前,我们的产品线已经从原来的GPU产品过渡到一系列覆盖范围更广的计算平台产品,并覆盖自动驾驶行业。

基于LSTM算法的深度神经网络在高阶自动驾驶系统故障预测中的实现

为了提高自动驾驶系统中的软件故障预测效率,研究了基于 LSTM 算法的深度神经网络的实现方法。通过收集和预 处理错误日志、传感器数据和车辆控制系统数据,构建并优化深度学习模型。模型训练采用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆 网络(LSTM),通过前向传播、反向传播和参数更新等步骤,最终实现对软件故障的高精度预测。实际应用表明,该方法能够显 著提升错误日志处理速度和分类准确率,减少故障处理时间,提高系统的整体安全性和可靠性。研究结果表明,深度学习技术在 软件故障预测中的应用具有显著的效果,为复杂系统的可靠运行提供了强有力的技术保障。

结合大涡模拟的格子玻尔兹曼方法模拟高雷诺数流动

为了将格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann method)推广到高雷诺数流动的数值模拟上,文章研究了将大涡模拟的Smagorinsky模型及其改进的IR模型应用到LBM方法中并发展了LBM-SM模型和LBM-IR模型,其后以顶盖驱动方腔流动(Re=1 000;10 000;100 000)和后台阶流动(Re=389;1 000;10 000;100 000)为标准进行数值模拟与比较。数值结果说明该方法可以应用于高雷诺数流动的数值模拟,并克服了传统LBM方法在模拟高雷诺数流场时会出现非物理振荡的情况。通过分析对比,不仅得到了两种模型能够稳定计算且不失真的参数范围,并且认为LBM-IR模型有效参数的选取范围更为广泛。

眼动跟踪研究进展与展望

眼动跟踪是指自动检测瞳孔中心位置或者识别三维视线方向及注视点的过程,被广泛应用于人机交互、智能驾驶、人因工程等.由于不同场景下的光照变化、个体眼球生理构造差异、遮挡、头部姿态多样等原因,眼动跟踪的研究目前仍然是一个具有挑战性的热点问题.针对眼动跟踪领域,首先概述眼动跟踪研究内容,然后分别论述近年来瞳孔中心检测及视线估计领域的国内外研究进展,综述目前眼动跟踪主要数据集、评价指标及研究成果,接着介绍眼动跟踪在人机交互、智能驾驶等领域的应用,最后对眼动跟踪领域的未来发展趋势进行展望.

太湖之光上利用OpenACC移植和优化GTC-P

神威"太湖之光"是最新一期Top500榜单上排名第一的超级计算机,实测峰值性能约93PFLOPS.该系统提供了基于指导语句的并行编程工具OpenACC,兼容OpenACC 2.0编程标准,并添加了部分定制化功能.GTC-P是一个具有重要物理意义的科学应用,算法基于高性能计算领域中被广泛使用的PIC(particle-in-cell)方法.利用神威OpenACC并行编程模型在"太湖之光"上成功移植了GTC-P应用.在移植过程中,鉴于OpenACC编译器尚无法解决的性能瓶颈,提出了3种基于中间代码二次开发的优化方法:1)消除原子操作;2)避免低效的全局访存操作;3)手动添加SIMD intrinsics指令.实验结果表明,在64个从核上相比1个主核,优化后的函数charge和push分别实现了1.6倍和8.6倍的加速比,同时GTC-P代码整体取得了2.5倍的加速比.优化结果证明了基于中间代码的手动优化对利用神威OpenACC移植的PIC算法在"太湖之光"上的性能提升非常重要.

基于GPU平台的有效字典压缩与解压缩技术

压缩技术被广泛应用于数据存储和传输中,然而由于其内在的串行特性,大多数已有的基于字典的压缩与解压缩算法被设计在CPU上串行执行。为了探究使用图形处理器(graphic processing unit,GPU)对压缩与解压缩过程潜在性能的提升,结合合并内存访问与并行组装的技术,基于CUDA(compute unified device architecture)平台研究了两种并行压缩与解压缩方法:基于字典的无状态压缩和基于字典的LZW压缩。实验结果表明,与传统的单核实现比较,所提方法能够显著改善已有的基于字典的串行压缩与解压缩算法的性能。

基于多场景FSDB向量解析提高电源完整性分析覆盖率

超高晶体管密度和不断增加的工作频率导致更严重的电源完整性问题,基于FSDB的门级向量进行仿真可实现更精确的分析结果。FSDB持续时间太长,在整个仿真周期内分析全芯片电源完整性是不切实际的,需解析其中实际案例覆盖率最高的时间段。本文所述方法基于电源完整性相关特征,通过多场景FSDB向量解析,提高IRDrop和Power EM违例覆盖率,实现更全面的电源完整性分析方案。

16nm FinFET工艺信号EM问题的分析和解决

信号电迁移的问题在先进工艺节点越来越受到重视。通过一个基于16 nm TSMC工艺的SoC芯片,分析了Innovus和Voltus两个工具在信号电迁移分析结果的差异。通过对成因的分析,解决了Innovus存在的问题,使得绝大多数信号电迁移问题在布局布线阶段得到解决,大大缩短了后端设计收敛时间。

一种嵌入式系统软错误率评估方法

伴随半导体制程进步和规模变大,软错误对嵌入式系统可靠性的影响逐渐显现。本文论述了软错误产生原因及类型,分析了软错误的变化趋势,子模块软错误对系统软错误的影响并在此基础上提出一种适合嵌入式系统工程师使用的快速评估方法,即引入降额因子处理模块软错误率后汇总得到系统整体软错误率。即引入降额因子处理模块软错误率后汇总得到系统整体软错误率,可用于产品分析改善,确保可靠性满足应用需求。

基于GPU的CLABP特征提取方法研究

彩色局部角度二值模式(CLABP)可以有效地提取彩色图像中的纹理特征,但是算法复杂、计算量大。针对这一问题,采用GPU实现CLABP特征提取和表示的并行方法。该方法一方面使用异步处理的方式实现CLABP的并行加速,另一方面采用共享内存的形式减少读取数据的次数。为了验证该方法的有效性,在Outex纹理图像数据库上与CPU程序性能进行对比,结果表明,GPU实现方法可以提升加速比约25倍。

基于半监督生成对抗网络的三维重建云工作室

由于固有的问题复杂性和计算复杂度,三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分,而基于机器学习的三维重建算法往往又只能重建简单的分离物体,并表示成三维体元形式。所以这些算法框架对于实际应用来说都还远远不够。从2014年起,生成对抗网络被广泛应用于半监督学习,以及产生非真实数据集的应用中。所以本文的重点是采用生产对抗网络原理,来获得高质量的三维重建效果。提出了一种新颖的半监督三维重建算法架构,命名为SS-GAN-3D。该算法通过训练生成对抗网络模型,使其达到收敛状态,以此来迭代式地提高原始三维重建模型的质量。SS-GAN-3D只需要将事先观测的二维图像作为弱监督样本,对于三维结构外形的先验知识或者参考观测都没有任何依赖。最终通过定性和定量实验,以及对实验结果的分析,该算法框架在Tanks&Temples和ETH3D标准三维重建测试集上,比目前最先进的三维重建方法有明显优势。基于SS-GAN-3D算法,又提出了三维重建云工作室解决方案。

基于Unittest的Python测试系统

随着软件规模的扩大,其成本已经超过硬件,因此,完善的软件测试是保证软件质量的一个重要手段。随着Python语言的快速发展与普及,其在软件测试中发挥着重要的作用。文章介绍了Python语言自带的Unittest框架完成自动化测试框架的搭建,并结合一些些测试实例,介绍了Unittest框架的自动化测试的设计方法,从而提高测试效率和质量[1]。

采用Mult-tap标准单元PGV以获取精准的Power EM违例

电源电子迁移(Power Electromigration,Power EM)检查在高性能芯片设计中起重要作用。在Voltus进行电源网格分析时,由于在每个标准单元的电源网格视图(Power Grid View,PGV)生成过程中通常只抽取一个电流接入点(tap),从而流入每个标准单元的电流都聚集到一点。但对于大尺寸标准单元,电流实际上是分布到各个接触孔而非集中到一点,因此Power EM结果比实际情况悲观很多。本文描述了一种新的方法,即只对在关键路径上使用并具有高翻转率的大型时钟单元抽取多电流接入点(multi-tap)PGV。通过这种方法,几乎不增加运行时间和内存消耗而使得Power EM准确性得到提高。

显卡散热器电磁辐射仿真和结构优化

针对显卡散热器设计越来越大,电磁干扰(Electromagnetic Interference,EMI)易超标的问题,采用ANSYS HFSS建立不同接地方式的某显卡散热器模型,分析所带来的辐射变化;计算散热器与PCB间的寄生参数,优化散热器形状来改变辐射方向,从而有效降低电磁辐射.在屏蔽暗室中进行测试验证,结果表明,优化后显存时钟基频辐射的峰值和准峰值远远小于优化前的值,使产品顺利通过CISPR22 Class B测试,并使该产品顺利、及时地上市.

实习临床医生心的探索

2006年，伦敦大学学院附属医院心脏病科室的三名临床医生Sue Wright、Andrew Smith以及Bruce Matin分享心得时一致认为，他们感到沮丧的是，目前还没有逼真的人类心脏模型能够用来讲解心脏解剖学。

庄海鸥：费米给我们带来了什么？

十几年前，PC中负责显示功能的只有颗显示控制器，把字符与简单的图形输出到屏幕上。1999年NVIDIA（英伟达）发明全世界首颗GPU，GeForce256的问世才真正开始了视觉处理的时代。GPU让PC从原本简单及粗造的二维画面走进了今天所看到的精致3D世界。

剖析显卡视频输出适配器的原理及应用

本文针对当今市场上流行的显卡接口适配器做了深入的研究和剖析。基于本文绘制的一张显卡视频接口信号对照表,对各种主流显卡适配器的原理和应用展开讨论。清晰直观的将各种显卡接口适配器的原理结构呈现出来。为单卡多屏显示和巨屏显示阵列的搭建和维护提供了理论参考和指导意见。

CPU＋GPU架构是未来高性能计算的方向

如果说之前大学还对CUP＋GPU架构在高性能计算机领域的能力有所质疑，那么现在豪无疑问的是，未来的超级计算机和高性能计算机将由CPU＋GPU的架构构成。什么是超级计算机和高性能计算？

Python开发环境下的自动化测试方案

软件测试是目前发现软件中的bug从而改正程序提高软件质量的最有效方法。其特点在于工作量庞大,根据软件工程思想,通常一个软件的测试成本可以占到开发阶段总成本的30-40%。而一些特别要求质量的系统,例如航天系统的测试成本可能占到系统总成本的80-90%。所以如何提高测试的效率和质量,成了软件测试的一个关键问题。而Python是最流行的程序设计语言之一,本文探讨了如何在python环境下进行自动化测试。