Zobrazeno 1 - 10
of 1 186
pro vyhledávání: '"Lewis, A. A. M."'
Autor:
Rao, Vajja Krishna, Lewis-Bakker, Melissa M., Wasilewski, Ewa, Clarke, Hance A., Kotra, Lakshmi P.
Publikováno v:
In Bioorganic & Medicinal Chemistry 1 January 2025 117
Autor:
Ganahl, Martin, Beall, Jackson, Hauru, Markus, Lewis, Adam G. M., Yoo, Jae Hyeon, Zou, Yijian, Vidal, Guifre
Google's Tensor Processing Units (TPUs) are integrated circuits specifically built to accelerate and scale up machine learning workloads. They can perform fast distributed matrix multiplications and therefore be repurposed for other computationally i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.05693
Autor:
Shillito, Ross, Petrescu, Alexandru, Cohen, Joachim, Beall, Jackson, Hauru, Markus, Ganahl, Martin, Lewis, Adam G. M., Vidal, Guifre, Blais, Alexandre
Qubit measurement and control in circuit QED rely on microwave drives, with higher drive amplitudes ideally leading to faster processes. However, degradation in qubit coherence time and readout fidelity has been observed even under moderate drive amp
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.11235
Autor:
Pederson, Ryan, Kozlowski, John, Song, Ruyi, Beall, Jackson, Ganahl, Martin, Hauru, Markus, Lewis, Adam G. M., Yao, Yi, Mallick, Shrestha Basu, Blum, Volker, Vidal, Guifre
We demonstrate the use of Google's cloud-based Tensor Processing Units (TPUs) to accelerate and scale up conventional (cubic-scaling) density functional theory (DFT) calculations. Utilizing 512 TPU cores, we accomplish the largest such DFT computatio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.01255
Autor:
Lewis, Adam G. M., Beall, Jackson, Ganahl, Martin, Hauru, Markus, Mallick, Shrestha Basu, Vidal, Guifre
We have repurposed Google Tensor Processing Units (TPUs), application-specific chips developed for machine learning, into large-scale dense linear algebra supercomputers. The TPUs' fast inter-core interconnects (ICI)s, physically two-dimensional netw
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.09017
Autor:
Morningstar, Alan, Hauru, Markus, Beall, Jackson, Ganahl, Martin, Lewis, Adam G. M., Khemani, Vedika, Vidal, Guifre
Publikováno v:
PRX Quantum 3, 020331 (2022)
Tensor Processing Units (TPUs) are specialized hardware accelerators developed by Google to support large-scale machine-learning tasks, but they can also be leveraged to accelerate and scale other linear-algebra-intensive computations. In this paper
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.08044
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.