Computing with Resistive Memory Technologies

作者: 时间: 2015-12-31 评论: 暂无评论

题目:Computing with Resistive Memory Technologies
时间:12月31日10:30am
地点:G510

摘要:For decades, technology scaling has made it possible to design systems with faster processors and larger memory systems. As technology scales below the 14 nm node, however, conventional CMOS scaling is facing fundamental physical limits. With more than two billion transistors integrated on a single die, processor power dissipation now exhausts the capability of conventional cooling technologies. On the memory side, DRAM density scaling has become increasingly difficult due to the challenges in maintaining a sufficiently high storage capacitance and a sufficiently low leakage current at nanoscale feature sizes. In response, industry has started investing in emerging resistive memory technologies (e.g., STT-MRAM, PCM, and RRAM), which hold the potential to replace memories based on SRAM, DRAM, and Flash. This talk will examine our work on leveraging resistive memory technologies in designing energy-efficient microprocessor cores, and novel accelerators that enable computer systems with qualitatively new capabilities.

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Smart Sensors, Smart Homes and Smart Cities

作者: 时间: 2015-12-31 评论: 暂无评论

时间:12月31日 9:30
地点:G510
报告主题:Smart Sensors, Smart Homes and Smart Cities
报告人:M. Jamal Dean, 加拿大皇家科学院院长,McMaster University杰出教授

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12月17日(周四)上午9:30

作者: 时间: 2015-12-20 评论: 暂无评论

时间:12月17日(周四)上午9:30
地点:新主楼会议中心第二报告厅
主题:数据科学和人工智能
报告人:香港科技大学计算机科学与工程学系系主任杨强教授

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特征属性和时空数据融合

作者: 时间: 2015-11-29 评论: 暂无评论

时 间:12月1号下午3:30pm
地 点:G510.
题 目: 特征属性和时空数据融合
摘 要:时 空数据在交通、农业、军事等领域有着广泛的应用。在大数据背景下,完整的表示和管理时空对象需要从不同的数据源出发进行有效融合。我们以 移动对象为突破口,将特征属性与位置、时间数据融合,从而多方面、全面的表示具有特征属性的移动对象。此报告针对包含特征属性的移动对象 查询和不同类型的间隔数据给出了解决方法,其中重点介绍特征建模、查询类型和索引技术。

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华为大数据交流邀请

作者: 时间: 2015-11-24 评论: 暂无评论

主题:华为大数据交流邀请
时间:11月28日下午16:30-18:00
地点:G510

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