谷燕西:DeFi治理代币的本质是证券

我在不久前揭晓一篇观点中以为,Uniswap刊行的代币UNI很有可能被SEC认定是证券,因此Uniswap团队很有可能被SEC起诉(见我的文章“SEC很有可能起诉Uniswap”)。自Uniswap刊行UNI之后,有更DeFi项目最先刊行各自的治理代币。但这些代币的设计显著地带有异常强的证券属性,因此都很有可能被SEC认定为证券,进而导致SEC对这些项目团队接纳羁系措施。 本文根Howey Test提出的证券认定属性对现在的这些代币中的一些设计因素举行一些简朴剖析,辅助读者明白为什么这些治理代币会被认定是证券。 首先我们看一下Howey Test中对证券界说的几个

杨净 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

最近,第53届国际微架构大会(MICRO)在线上顺遂召开。

作为盘算机体系结构四大顶级集会,清华大学魏少军、刘雷波团队有两篇入选该集会论文。

ios developer account:清华大学软件界说芯片团队两篇论文入选顶会MICRO 2020 第1张

这是该团队既去年斩获MICRO 2019最佳论文提名后,在体系结构顶级集会上的又一主要突破

在集会上,他们做了两篇学术讲述。

划分为:

CoNStant-time Alteration Ternary CAM with Scalable In-Memory Architecture

一种基于可扩展存内架构并支持常数时间更新的三态内容寻址存储器。

TFE: Energy-efficient Transferred Filter-based Engine to Compress and Accelerate Convolutional Neural Networks

一种基于转换卷积核的卷积网络压缩与加速架构。

讲述人划分是两篇论文一作清华大学微电子所博士生陈迪贝和莫汇宇,论文通讯作者均是刘雷波教授。

什么样的研究?

基于可扩展存内架构并支持常数时间更新的三态内容寻址存储器

ios developer account:清华大学软件界说芯片团队两篇论文入选顶会MICRO 2020 第2张

△清华微电子所博士生陈迪贝同砚讲述论文的主要事情

三态内容寻址存储器(TCAM)依附其不错的匹配性能,普遍应用于现代交换机和路由器的高速包分类。

然而,传统TCAM依赖于物理地址的规则优先级编码面向高速匹配设计,无法知规则快速更新的需求。主流硬件交换机每秒仅支持约莫四十至五十条规则更新,高达数百毫秒的更新延迟成为了网络性能瓶颈。

于是,基于这个问题,陈迪贝先容了一种支持常数时间更新的三态内容寻址存储器CATCAM。

ios developer account:清华大学软件界说芯片团队两篇论文入选顶会MICRO 2020 第3张

△CATCAM芯片原型

具体来说,就是提出了基于矩阵的优先级编码方式,将规则的优先级关系与地理地址解耦。

规则的优先级关系被编码在优先级矩阵中,当输入项通过匹配矩阵完成匹配后,其效果将遍历优先级的匹配规则,对应8T SRAM的位线盘算逻辑。

借助双电压列写方式,新规则可插入矩阵中随便空位,实现常数时间的规则更新。

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△基于矩阵的优先级编码及其存内盘算实现

此外,该事情还设计了运用全局优先级编码的条理化扩展架构,接纳基于区间的动态调剂逻辑,在知足扩展性的同时保证了随便规模下常数时间的规则更新。

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△CATCAM硬件架构

最终,通过重新设计三态内容寻址存储器的优先级机制,CATCAM消除了规则更新导致的大量现有规则迁徙,在提升更新吞吐量和响应速率的同时保证了扩展性。

与现有最先进的解决方案相比,实现了至少三个数量级的加速比。

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主要合作者另有李兆石、熊天柱、刘志伟、尹首一等。

基于转化卷积核的神经网络压缩和加速架构

ios developer account:清华大学软件界说芯片团队两篇论文入选顶会MICRO 2020 第6张

△清华微电子所博士生莫汇宇同砚讲述论文的主要事情

神经网络模子的参数议了模子巨细,大网络会消耗更多的参数和盘算来提高网络的拟合能力。

无论使用GPU、CPU,都需要思量现存或内存对整个模子参数的保留能力,对面积、功耗极为敏感的边缘端装备,无法接受过多的参数和盘算。

此前,就有研究人员提出转换卷积核的方式,行使结构化压缩,来使硬件运行更高效。但该方式由于存在着大量的重复盘算,限制了卷积运算速率的进一步提升。

基于此,莫汇宇同砚先容了一种基于结构化压缩的神经网络加速方式,并提出了一种高效的神经网络加速架构。

在同样工艺和频率下,该架构的面积为Eyeriss结构的57.96%,功耗为其24.12%。

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△整体硬件架构

这一方式减少了卷积核转化历程中大量冗余盘算。在模子压缩率稳定的情况下,有用提高了网络模子的运算速率和能效。

该事情设计了堆叠的寄存器堆,当相同权值出现在转化卷积模子卷积核的统一行时,使用寄存器堆存储每个权值与输入激活值的乘积,以及差别权值和输入激活值的局部和效果。

当处置差别的转化卷积模子时,通过与之对应的数据和控制流,将共享乘积和局部和传输到差别的盘算单元,以便重复行使天生差别输出通道的效果。

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△堆叠寄存器组重复行使存转化卷积核模子运算的中心局部和

此外,研究人员还设计了一种有用的存储调剂方式。

在整个卷积处置历程中,输入数值按行输入,每行都市同时和卷积核的所有行卷积运算,其卷积效果将会划分存储在单独的存储模块中。

这样,存储单元里的卷积效果将会被差别输出效果配合使用,且该效果将会随着卷积历程举行循环更新。

即能重复行使存储模块,也能提高卷积效果的复用率。

ios developer account:清华大学软件界说芯片团队两篇论文入选顶会MICRO 2020 第9张

△整行卷积效果的复用

最终,实验效果表明,与最优的神经网络架构在经典VGGNet网络上相比,该架构实现了最大4×的模子压缩,2.72×的加速及10.74×的能效提升。

主要合作者另有朱文平、栗强、尹首一等。

清华魏少军、刘雷波团队

关注芯片、体系结构等领域的同伴对这一团队并不生疏。

清华大学魏少军教授、刘雷波教授团队在软件界说芯片领域取得了多项主要手艺突破。

相关手艺在多项国家重大工程中获得批量应用,曾获国家手艺发现二等奖、教育部手艺发现一等奖、电子学会手艺发现一等奖、中国发现专利金奖、天下互联网大会15项天下互联网领先科技成果等。

ios developer account:清华大学软件界说芯片团队两篇论文入选顶会MICRO 2020 第10张

△魏少军教授

在JSSC/TIFS/TPDS等领域顶级期刊上揭晓论文200多篇,在ISCA/HOT CHIPS/DAC/VLSI等领域顶级集会揭晓论文20余篇。

去年8月,他们的研究成果登上高性能芯片顶级集会Hot Chips,这是31年来中国高校首篇一作论文。官方先容称,他们这一手艺有望解决中国95%以上服务器CPU面临的芯片平安难题。

一个月之后,在顶会MICRO上,他们获得了MICRO 2019最佳论文提名,这是MICRO 52年历史上第二次有亚洲高校及机构获得该奖项。

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