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Digital as a top流程编写.lib文件input pin的timing constraint如下图所示： 其含义为，当遇到CLKA上升沿时， output pin constraint 这里input delay包含setup与hold两类timing check。以setup time check 0.099为例，信号变化需要至少在clock上升沿之前0.099ns。同理以hold time check 0.072为例，信号变化需要至少在clock上升沿之后0.072ns。 output delay的含义为 output delay设置需要包含路径延迟以及外部寄存器的setup time requirements。 什么是时序弧的unateness?在编写.lib文件时，遇到timing_sense的条目。在TSMC SRAM的输出pin QA的定义中，timing_sense设置为non_unate，这是什么意思呢？ unateness主要用于回答这个问题：如果input发生了变化（比如input置为1），该output会发生什么行为？（output置1？置0？还是 ...

以https://github.com/arktur04/SRAM提供的SRAM行为模型为例。下图展示了它的仿真结果。该SRAM不涉及时钟其端口定义如下图所示

An Upload-Efficient Scheme for Transferring Knowledge From a Server-side Pre-trained Generator to Clients in Heterogeneous Federated Learning作者来自上海交大 首先说一下联邦学习 (Federated Learning)的优势，以mobile device为训练核，直接从real world data训练，而不是从网上随便就能找到的proxy data进行训练。 异质联邦学习(heterogenous Federated Learning)中，每一个client都拥有不同的网络结构，甚至于执行不同的任务。怎样在这些不同的client之间进行knowledge sharing成为了一个巨大的挑战。作者遍提出了一个upload-efficient knowledge transfer scheme —— Federated Knowledge-Transfer Loop（FedKTL）。 Federated Learning发展脉络： 最早期：Tra ...

BeaconGNN: Large-Scale GNN Acceleration with Out-of-Order Streaming In-Storage Computing该篇文章由UCLA与北京大学联合发表，主要介绍了一种名为 BeaconGNN 的新型计算架构设计，旨在加速大规模图神经网络（GNN）的处理。该设计利用存内计算（In-storage Computing, ISC），并针对 GNN 的特定需求进行了优化，以提高吞吐量和能效，也是从三个层面优化I/O access：controller，channel和die。 研究背景图神经网络（GNN）在复杂关系和依赖性分析中表现出色，但数据准备阶段（如图采样和特征表查询）会导致大量数据在存储和处理器之间传输，带来巨大 I/O 带宽压力。现有的 ISC 解决方案在处理 GNN 任务时存在一些问题，如严格顺序的邻居采样、与闪存访问粒度不匹配的 I/O 请求大小以及依赖固件处理导致的 I/O 限制。 研究目标提出一种能充分利用闪存内部并行性的 ISC 设计，以支持大规模 GNN 的数据结构和特征表。解决现有 ISC 设计在处理 GNN ...

你只需要加法——用整数加法运算逼近浮点数乘法本文由加州的BitEnergy AI公司提出文章名为：Addition is All You Need for Energy-Efficient Language Models 首先抛出一个论点：用Int32加法操作来预测Fp32浮点数操作仅仅消耗原来的2.7%的功耗。 作者的实验很有说服力，把transformer-based LLMs中的乘法操作全部替换为L-Mul，几乎不产生精度损失。 其将标准的浮点数乘法：替换为： 实际部署时，需要额外用于加l(m)的加法器，和处理偏置f1和f2的加法器。 问：该方法和adderNet有什么区别