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本帖最后由 大学生视野 于 2022-4-30 12:27 编辑
F1: Compute-in-X (CiX): Overcoming the Data Bottleneck in AI Processing
视频链接：
随着人工智能网络和数据集的规模不断增长，数据流——从内存层次的不同层到计算引擎，然后再返回——变得至关重要。在最坏的情况下，这种数据流可能会开始限制未来人工智能处理系统在系统性能和能源效率方面的进一步改善。
在存储或生成数据的地方处理数据，而不是来回移动数据，这一想法导致了各种各样有前途的x计算系统概念;其中，x可以是存储阵列、存储单元、存储包、存储、传感器、网络等。
本次论坛将重点介绍几种此类x中计算系统概念的最先进技术，以及SSCS社区近期面临的相关挑战和机遇。
F2: Chip Design for Low-Power, Robust, and Secure IoT Devices
视频链接：
简介：物联网目前正处于从概念到执行的过渡过程中，但仍存在许多技术挑战。特别是，新兴的物联网设备要求越来越小的外形因素，因此必须消耗非常低的功耗，所有这些都需要在拥挤的无线环境中运行，并且从头开始设计安全性。新兴设备还需要内置的机器学习能力，功耗低，占用空间小。
该论坛涵盖的主题包括如何构建节能、远程和健壮的以物联网为中心的无线链接、如何构建低功耗传感器接口、如何设计物理和加密安全协议、如何将信号处理和机器学习集成到小节点、以及如何执行高效而紧凑的电源管理/能源收集。
F3: The Path to 6G: Architectures, Circuits, Technologies for
Sub-THz Communications, Sensing, and Imaging
视频链接：
简介：对更快的通信和更广泛的覆盖范围的需求不断推动着对6G的研究，这将在更广泛的应用范围内利用更高的频率。这促进了通信、传感和成像等多个领域的快速变革和创新。各种各样的新事物
支持这一趋势的架构、电路和技术正在研究中。在本次论坛上，八位专家将分享他们在亚太赫兹通信、成像和传感领域的专业知识，从电路、架构、技术、封装和测试解决方案等方面阐述未来的发展方向。
F4: Paving the Way to 200Gb/s Transceivers
视频链接：
https://www.acfun.cn/v/ac34258039
简介：本次论坛旨在为即将到来的200Gb/s电子和光连接提供一个全面的背景。7位行业和学术专家将发表最新的技术报告，并就相关主题(包括标准、电路和技术)提供有见地的预测。论坛将从224Gb/s的端到端通道不同标准化的设计考虑开始。接下来，将介绍串行收发器设计、PAM4以外的信令方案、均衡、DSP和先进的前向纠错技术的挑战和机遇。在技术方面，我们将讨论CMOS、半导体和硅光子技术在支持200Gb/s操作方面的进展。一个相干光收发器的设计实例将作为本次论坛的总结。
F5: How to Improve AI Efficiency Further:
New Devices, Architectures and Algorithms
视频链接：
相对于摩尔定律，机器学习(ML)算法和应用程序继续以快速的速度发展。同时，在未来的十年中，对更大、更复杂的ML模型、不断增长的计算吞吐量和提高的能源效率也有需求。当我们开始触及技术扩展的极限时，有哪些最新的设计策略可以提高未来机器学习处理器的性能和能源效率?此外，基于机器学习（ML）的工具能够改进硬件设计方法吗?本次论坛旨在探索将推动人工智能效率极限的新颖电路、架构、算法以及基于机器学习的芯片设计工具。
F6: Computer Systems Under Attack –
Paying the Performance Price for Protection
视频链接：
简介：当今的计算机系统正日益受到多方面的攻击，每天都有新的漏洞在系统、架构、内存和物理层面被发现。虽然存在针对此类攻击的对策，但它们通常会在性能和功率方面带来巨大的开销。本论坛将概述最近的安全漏洞，包括投机的侧通道、内存利用、物理攻击，并讨论检测/减轻这些漏洞的开销。该论坛还包括后量子加密算法和同态加密加速器，它们承诺提供非常高的安全价值主张，同时在计算复杂度上增加数量级。
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发表于 2022-4-3 23:49:04
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