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Enregistrement W2952257392 · doi:10.1145/3307650.3322270

A stochastic-computing based deep learning framework using adiabatic quantum-flux-parametron superconducting technology

2019· preprint· en· W2952257392 sur OpenAlexaff
Ruizhe Cai, Ao Ren, Olivia Chen, Ning Liu, Caiwen Ding, Xuehai Qian, Jie Han, Wenhui Luo, Nobuyuki Yoshikawa, Yanzhi Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityAdiabatic processInferenceLogic gateComputer scienceDeep learningQuantum computerSuperconductivityAdiabatic circuitCMOSPhysicsElectronic engineeringOptoelectronicsQuantumArtificial intelligenceEngineeringLogic synthesisAlgorithmQuantum mechanicsLogic family

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Adiabatic Quantum-Flux-Parametron (AQFP) superconducting technology has been recently developed, which achieves the highest energy efficiency among superconducting logic families, potentially 104--105 gain compared with state-of-the-art CMOS. In 2016, the successful fabrication and testing of AQFP-based circuits with the scale of 83,000 JJs have demonstrated the scalability and potential of implementing large-scale systems using AQFP. As a result, it will be promising for AQFP in high-performance computing and deep space applications, with Deep Neural Network (DNN) inference acceleration as an important example.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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