Computación en memoria; generadores de agua caliente; capacitación distribuida en Frontier para LLM; Dispositivos de potencia GaN y SiC; computación en memoria para sistemas neuromórficos; Celdas CAM FeFET para memoria de clase de almacenamiento; precisión química con circuitos cuánticos poco profundos; Troyanos de hardware en FPGA de nube compartida.
Se agregaron nuevos documentos técnicos a Semiconductor Engineering bibliotecas esta semana.
| Papel técnico | Organizaciones de investigacion |
|---|---|
| WWW: qué, cuándo y dónde Computación en memoria | Purdue University |
| Correcto y compositivo Generadores de hardware | Cornell University |
| Optimización de la formación distribuida en Frontier para Modelos de lenguaje grande | ORNL y Universidad Paris-Saclay |
| Revisión y perspectivas de los dispositivos de potencia de GaN y SiC: estado del arte industrial, aplicaciones y Perspectivas | Universidad de Padua |
| Mosaic: computación en memoria y enrutamiento para mundos pequeños basados en picos sistemas neuromórficos | CEA-LETI Université Grenoble Alpes, Universidad de Zurich y ETH Zurich |
| Transistores de efecto de campo ferroeléctrico: clase de almacenamiento direccionable por contenido basado en Salud Cerebral | IPMS y IIT Madrás |
| Hacia la precisión química con circuitos cuánticos poco profundos: un hamiltoniano basado en Clifford enfoque de ingeniería | Caltech, Microsoft Research AI4Science Lab y Tencent Quantum Lab |
| X-Attack 2.0: El riesgo de desperdicio de energía y la satisfacibilidad No les importan los troyanos de hardware FPGA de nube compartida | EPFL, campus de ciberdefensa y Universidad Politécnica del Noroeste |
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- Fuente: https://semiengineering.com/chip-industry-technical-paper-roundup-jan-23/
