В данной работе изучаются существующие коммерческие проекты с поддержкой вычислений в памяти(близко к памяти), их преимущества и недостатки. Это продукт фирмы Sumsung(HBM-PIM и CXL-PNM) и Hynix(AiMGDDR6)

В работе рассматривается способ взаимодействия между двумя программами на разных языках программирования с помощью протокола RPC (вместо FFI) и метод минимизации числа копирований при передаче больших массивов данных между этими программами на основе общей памяти. Для демонстрации этого способа были созданы клиент и сервер, реализованные на языках программирования C++ и Rust соответственно.

Разработка методов коррекции оптической близости требует распечатку измененных целевых структур на фоторезисте и их соотнесение с исходным проектным чертежом. Поскольку целевые структуры могут быть неравномерно распределены по поверхности чертежа, необходимо решать проблему их поиска на фоторезисте. Для автоматизации процесса поиска структур был предложен метод, использующий маркирование структур топологии при помощи машинного обучения.

При автоматическом сканировании фотошаблона с помощью СЭМ возникают различные нежелательные эффекты, связанные с погрешностью калибровки микроскопа. Также, ввиду отсутствия контроля за получающимися изображениями, необходимо выполнить сшивку изображений для анализа полученных структур. В данной работе рассмотрены различные методы уменьшения погрешности калибровки микроскопа, а также предложен алгоритм сшивки изображений, полученных в результате сканирования.

Разработка драйвера ядра Linux для DMA контроллера с использованием DMA Engine API и проверка его работы в виртуальной среде QEMU 

Применяем язык Python , что позволяет сократить время от создания прототипа системы управления до её программной реализации на языках C/С++.
Реализуем систему автоматического управления с помощью языка Python, строим графики, делаем расчёты с помощью научных и математических библиотек.

Исследование посвящено улучшению маршрутизации в сетях на кристалле с распределенной памятью, использующие топологию 2D-Mesh. Рассматриваются универсальный алгоритм DOR и метод "чередования адресов" для снижения коллизий, улучшая пропускную способность при доступе к памяти. Результаты, полученные с помощью симулятора, показывают значительный прирост производительности, особенно для вертикальных и угловых узлов, подтверждая эффективность предложенных подходов в оптимизации вычислительных систем.

Рассмотрено использование open-source эмулятора QEMU для создания виртуальных прототипов устройств. Его применение в проекте позволяет начать раннюю разработку драйверов не только при отсутствии реального устройства, но и без его аппаратного прототипа либо симулятора. Показано, что при должном использовании QEMU, получается выигрыш во времени при реализации программно-аппаратных продуктов (В частности «Сдвиг влево» при разработке ПО).

Если совсем грубо, то экстраполировать многопараметрические функции можно как через нейронные модели, так и через графовые. Теория соседства в том числе посвящена описанию таких графовых моделей соседства.

Речь идет вот об этих технологиях: https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit

Подробнее об этом можно почитать в 7-ой главе моей книги Теория соседства:

https://www.researchgate.net/publication/371408887_TEORIA_SOSEDSTVA

ИИ технологии широко используются в
подавляющем большинстве крупных компаний.
Ежегодный рост сложности нейронных сетей
приводит к нелинейному росту необходимых для
инференса ресурсов. Ввиду этого, неправильный
выбор аппаратного обеспечения может привести к
серьезным финансовым потерям компании.

В данной работе рассматривается возможность оценки времени вывода модели по описанию ее графа (в формате ONNX)