9、自旋晶体管技术在自旋电子学/CMOS混合逻辑电路与系统中的应用

自旋晶体管技术在自旋电子学/CMOS混合逻辑电路与系统中的应用

1. 背景与功耗问题

在高度集成的CMOS逻辑电路和系统,如微处理器和片上系统(SoC)中,功耗一直是一个关键问题,它限制了设备的性能和集成度。CMOS逻辑电路的功耗主要分为动态功耗和静态功耗。动态功耗是由于逻辑操作时电流通过CMOS逻辑门产生的;而静态功耗则是由CMOS门在待机模式下的泄漏电流引起的。尽管单个晶体管的泄漏电流相对于导通电流来说极小,但由于大规模集成和器件尺寸缩小,静态功耗给CMOS逻辑电路带来了严重问题。

普通的功率门控(PG)架构基于多阈值电压CMOS(MTCMOS)技术,能有效降低静态功耗。在这种架构中,芯片上的逻辑电路被划分为多个功率域,通过睡眠晶体管(功率开关)与电源线和/或地线电气隔离。在待机模式下,这些功率域可以关闭,从而显著降低静态功耗。然而,实现PG系统的关键是备份功率域中的逻辑信息。传统的触发器(FF)和静态随机存取存储器(SRAM)在关闭时会丢失逻辑数据,因此为实现PG系统开发了多种架构,但这些架构存在一些缺点,如静态功耗降低有限、需要额外的互连用于数据传输、数据传输需要额外的时间和功率、备份设备占用过多面积以及由于双电源轨导致的布局和控制复杂度增加等。

为克服这些问题,非易失性功率门控(NVPG)架构被提出。NVPG架构使用非易失性FF(NV - FF)和非易失性SRAM(NV - SRAM)构建微处理器和SoC的存储系统,能够实现具有优化细粒度的理想功率门控架构,这是普通CMOS技术难以实现的。

2. NVPG架构与非易失性双稳态电路

NVPG架构可以通过非易失性分层存储系统来构建,只需将普通分层存储系统中的部分SRAM和FF电路分

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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