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Gartner：2024年全球半導(dǎo)體收入增長(zhǎng)21%

根據(jù)Gartner的最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2024年全球半導(dǎo)體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長(zhǎng)了21%。同時(shí)，英偉達(dá)超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導(dǎo)體廠商收入排名變動(dòng)的主要原因在于強(qiáng)勁的AI基礎(chǔ)設(shè)施需求以及73.4%的內(nèi)存收入增長(zhǎng)。英偉達(dá)之所以能夠躍至首位，主要在于其獨(dú)立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長(zhǎng)，GPU已成為數(shù)據(jù)中心AI工作負(fù)載的首選。” Gupta表示：“供需失衡引起價(jià)格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長(zhǎng)，得以繼續(xù)保持在第二位。英特爾2024年的半導(dǎo)體收入僅增長(zhǎng)了0.8%，原因在于其主要產(chǎn)品線面臨的競(jìng)爭(zhēng)威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強(qiáng)勁增長(zhǎng)這一機(jī)遇。”2023-2024年全球排名前十半導(dǎo)體廠商收入（單位：百萬(wàn)美元）

基于PKS體系的 CockroachDB 性能優(yōu)化研究

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在PKS體系中扮演重要角色，其性能和穩(wěn)定性是提升信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。聚焦基于PKS體系的 CockroachDB性能優(yōu)化研究，提出分布式數(shù)據(jù)庫(kù) CockroachDB在 PKS平臺(tái)下的性能提升方案，并對(duì)所提出的方案進(jìn)行大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方案能夠明顯提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能，為國(guó)產(chǎn)可信計(jì)算和可信存儲(chǔ)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；優(yōu)化；PKS體系；CockroachDB

發(fā)表于：1/26/2024

基于PKS體系的3D圖形圖像顯示技術(shù)探索與研究

高性能3D 圖形圖像計(jì)算對(duì) PKS 體系拓寬現(xiàn)有生態(tài)，解決科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析等問(wèn)題有重要意義。聚焦于 PKS 體系的 3D 圖形圖像顯示技術(shù)探索，研究 PKS 體系上不同的 3D 圖形顯示技術(shù)路線，并在搭載兩種主流圖形顯卡上對(duì)不同 3D 圖形應(yīng)用程序編程接口的性能進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果旨在為未來(lái) PKS 體系的3D 圖形圖像顯示技術(shù)的發(fā)展提供重要支撐和參考。關(guān)鍵詞：PKS 體系；OpenGL；Vulkan；3D 圖形圖像

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠(yuǎn)程瀏覽系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

SCADA系統(tǒng)主要部署在控制系統(tǒng)的操控室，由專業(yè)人員進(jìn)行操作，對(duì)于管理人員，如果在辦公室就可以實(shí)時(shí)監(jiān)視機(jī)組運(yùn)行圖和數(shù)據(jù)曲線將給管理和決策帶來(lái)極大便利。設(shè)計(jì)了一種基于UDP和FTP協(xié)議的遠(yuǎn)程瀏覽系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，分別介紹了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、軟件地位、系統(tǒng)模塊劃分、總體處理流程、進(jìn)程間的數(shù)據(jù)交互技術(shù)，以及FTP文件下載系統(tǒng)設(shè)計(jì)、客戶端共享顯示內(nèi)存設(shè)計(jì)等。該系統(tǒng)信息獲取便捷、快速、準(zhǔn)確，使用方法簡(jiǎn)單易操作，已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。關(guān)鍵詞：SCADA；UDP協(xié)議；FTP協(xié)議；Tag點(diǎn)；進(jìn)程；共享內(nèi)存

發(fā)表于：1/26/2024

基于可見(jiàn)光定位技術(shù)的智能車導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)

提出了一種基于室內(nèi)可見(jiàn)光定位技術(shù)的智能車導(dǎo)航方案。在可見(jiàn)光定位方面，通過(guò)快速傅里葉變換（FFT）、最小二乘法、Tolay迭代算法可獲得誤差在12 cm以下的空間坐標(biāo)；在智能車導(dǎo)航方面，采用A*算法，并通過(guò)可見(jiàn)光定位獲取當(dāng)前空間坐標(biāo)來(lái)修正智能車導(dǎo)航路線，使導(dǎo)航誤差在15 cm以下，達(dá)到更精準(zhǔn)的導(dǎo)航。

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于小波聚類的NOMA系統(tǒng)SIC盲檢測(cè)算法

非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access， NOMA）下行多用戶傳輸場(chǎng)景中，基站將發(fā)送給多個(gè)用戶的信息在頻率域進(jìn)行疊加，各用戶通過(guò)串行干擾消除（Successive Interference Cancellation， SIC）來(lái)消除其他用戶的干擾。在解調(diào)和SIC前，需要進(jìn)行多用戶的參數(shù)盲檢測(cè)，從而降低NOMA 系統(tǒng)信令開(kāi)銷。通過(guò)對(duì)星座圖的形狀特征的利用，提出一種基于小波聚類的多參數(shù)盲檢測(cè)算法，該算法利用到了聚類中的網(wǎng)格法。仿真結(jié)果表明，提出的算法檢測(cè)性能優(yōu)于經(jīng)典的基于對(duì)數(shù)最大似然估計(jì)（Max-Log Likelihood Estimation， MLLE）算法且計(jì)算復(fù)雜度與之相當(dāng)。關(guān)鍵詞：NOMA；盲檢測(cè)；小波聚類；網(wǎng)格法

發(fā)表于：1/26/2024

瑞薩推出全新四通道視頻解碼器助力車載攝像頭實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)型環(huán)視應(yīng)用

全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子（TSE：6723）今日宣布推出車載高清鏈路（AHL）產(chǎn)品組合中的最新器件RAA279974，使汽車制造商能夠通過(guò)低成本的電纜和連接器傳輸高清視頻。全新RAA279974四通道AHL視頻解碼器可同時(shí)處理四個(gè)輸入源，成為環(huán)視和多攝像頭應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)型解決方案。

發(fā)表于：1/26/2024

面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)目前的煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、單系統(tǒng)運(yùn)行可靠性差、數(shù)據(jù)可視工具不支持WEB方式和主機(jī)不能智能切換的問(wèn)題，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系，利用前后端分離和Restful API接口訪問(wèn)等技術(shù)，融合互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源報(bào)表等組件，研究設(shè)計(jì)一個(gè)面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)，介紹了目前煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)存在的問(wèn)題，完成了面向微服務(wù)架構(gòu)的煤礦監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體闡述了數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化、單通道采集微服務(wù)化處理、數(shù)據(jù)服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控和數(shù)據(jù)可視化組件等關(guān)鍵技術(shù)。煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)在山西天地王坡煤礦進(jìn)行了工程驗(yàn)證，應(yīng)用結(jié)果表明，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型，通過(guò)把數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)服務(wù)、可視化等應(yīng)用微服務(wù)部署運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了煤礦生產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集及監(jiān)視，為煤礦其他應(yīng)用提供重要的數(shù)據(jù)支撐和基礎(chǔ)保障，同時(shí)，微服務(wù)運(yùn)行的方式提高了煤礦系統(tǒng)維護(hù)人員的運(yùn)維效率。

發(fā)表于：1/26/2024

一種基于FPGA的CNN硬件加速器實(shí)現(xiàn)

提出了一種基于FPGA的通用CNN硬件加速器設(shè)計(jì)方案。針對(duì)計(jì)算量最大的卷積層，采用了輸入通道并行、核內(nèi)并行、輸出通道并行三種加速方式，根據(jù)FPGA的片上資源，合理地設(shè)置相應(yīng)并行度。在數(shù)據(jù)加載方面，采用相鄰數(shù)據(jù)位寬合并傳輸，有效提高了加速器的實(shí)際傳輸帶寬。基于行的數(shù)據(jù)流加載思想，設(shè)計(jì)了輸入緩存模塊。該緩存模塊只需緩存兩行數(shù)據(jù)即可開(kāi)始卷積運(yùn)算，有效地提前卷積運(yùn)算的開(kāi)始時(shí)間。在數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)輸出模塊之間，利用流水線循環(huán)優(yōu)化方式，極大地提高了硬件的計(jì)算性能。最后將該加速器應(yīng)用于VGG16和Darknet-19網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)表明，計(jì)算性能分別達(dá)到34.30 GOPS和33.68 GOPS，DSP計(jì)算效率分別高達(dá)79.45%和78.01%。

發(fā)表于：1/26/2024

基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化

摘要：隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不斷加深，稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算與存儲(chǔ)空間上更具優(yōu)勢(shì)，但稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能仍然有待優(yōu)化。為此提出基于GPU的稀疏深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化方法，對(duì)于計(jì)算順序進(jìn)行調(diào)整，增強(qiáng)數(shù)據(jù)重用性，并結(jié)合GPU的獨(dú)特結(jié)構(gòu)與CUDA編程方法，通過(guò)預(yù)取等方法進(jìn)一步提升性能。基于GraphChallenge官方提供的數(shù)據(jù)集，相較于cuSPARSE相關(guān)庫(kù)函數(shù)，最高獲得了2.5倍的性能加速。

發(fā)表于：1/26/2024

Gartner：2023年全球半導(dǎo)體收入5330億美元

Gartner：2023年全球半導(dǎo)體收入5330億美元根據(jù)Gartner的初步研究結(jié)果，2023年全球半導(dǎo)體收入總額為5330億美元，比2022年減少11.1%。全球前25家半導(dǎo)體廠商的總收入在2023年下降了14.1%，占市場(chǎng)總額的74.4%，低于2022年（77.2%）的份額。英特爾在2023年重新奪回了第一名的位置

發(fā)表于：1/26/2024