20、计算机计算中的物理层面:能耗与优化策略

计算机计算中的物理层面:能耗与优化策略

1. 计算技术的发展与限制

在计算技术发展进程中,曾经存在类似声障的限制,要实现超声速飞行,飞机设计几乎要从头开始。而对于硅基计算机,目前尚未发现类似的根本性尺寸限制。当前先进设备的 RC 值已达到 10 皮秒,这相较于过去有了巨大提升,例如费曼授课时该值约为 4 纳秒,体现了超大规模集成电路(VLSI)技术的飞速发展。然而,当你努力降低某个指标时,可能会发现其他技术已超越你,超导计算设备就是如此,随着传统 VLSI 技术的进步,其优势逐渐消失。

2. 计算机的能耗与散热问题

计算机中晶体管的能耗和散热是重要问题。典型晶体管每次开关会耗散约 (10^8kT) 的热量,若能将此数值降低 10 到 100 倍,就能大幅简化计算机的散热系统,减少风扇的使用。nMOS 技术存在一个恼人的问题,即便在 MOSFET 稳定状态下(如 (X = 1),(Y = 0) 时),晶体管仅维持该值而不改变,电流仍会持续流动,造成不必要的功耗。因此,探索更节能的技术具有重要意义,互补金属氧化物半导体(CMOS)技术就是这样一种值得研究的技术。

3. CMOS 反相器
3.1 CMOS 反相器的结构与原理

CMOS 电路采用 n 型和 p 型 MOSFET 的组合。标准 CMOS 反相器中,逻辑 1 接近 (+V),逻辑 0 可选择为 (-V)。当输入 (X) 为正时,n 型 MOSFET 导通,p 型器件反向偏置不导通,输出 (Y) 被拉低到 (-V);当 (X) 变为 0 时,上晶体管导通,下晶体管不导通,(Y) 电压上升到电源电压。该电路的一个显著特点是,状态转换后电路中几乎无电流流动(严

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值