21、计算的物理层面与VLSI电路构建解析

计算的物理层面与VLSI电路构建解析

1. 计算硬件的物理优化思考

在计算硬件的设计中,当前的硬件设计存在着巨大的能量损失问题。我们应该努力增加电子的平均自由程并减小参数L。从(Et)sw的角度来看,存在着将其优化100倍的潜力(而非104倍,因为改变平均自由程时,Tcol也会随之改变)。

一个明显的优化建议是缩小机器的尺寸。假设我们将L按比例因子α(α < 1)进行缩放,即L变为αL。由于/col不随缩放变化,那么(L//c0i)²会变为α²(L//c0i)²。同时,栅极下的电子数量N会按面积缩放,变为α²N。这显示出缩小组件尺寸具有良好的缩放特性,尽管不能将α缩放到过小的值,但总体而言,缩小组件尺寸是有利的。

这里提出的(Et)相关观点是一种独特的视角,有可能存在错误。(Et)可能为常数的想法让人联想到量子力学中的不确定性原理,如果真是这样,很希望能有一个基础的解释。而且,从简单的关系Power = E/t = (Et)/t²可以看出,降低耗散作用(Et)能够减少高速机器的功率损耗。

2. VLSI电路构建基础

VLSI(超大规模集成电路)技术是工程和工业制造的一项伟大成就,但普通大众往往没有充分认识到其精妙之处。如今,我们已经能够轻松地将像百科全书或《圣经》这样的大量信息存储在一个针尖大小的芯片上。下面将以nMOS技术为例,介绍制造VLSI组件的基本过程。

2.1 平面工艺制造技术
  • 起始材料 :整个过程始于一块非常纯净的硅晶体。过去,硅材料既稀有又含有大量杂质,但现在实验室能够制造出极高纯度的硅。我们先准备一块约四英寸见方且有一定
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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