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The Ultimate DataFlow for Ultimate SuperComputers-on-a-Chip, for Scientific Computing, Geo Physics, Complex Mathematics, and Information Processing

机译：最终的超级超级计算机上芯片的最终数据流，用于科学计算，地理理理，复杂数学和信息处理

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This paper introduces a conceptual 100BillionTransistor (100BT) SuperComputers-on-a-Chip consisting of N big multi-core processors, 1000N small many-core processors, and two hardware accelerators - an ASIC TPU-like fixed-structure systolic array accelerator and a FPGA based flexible-structure re-programmable accelerator for bandwidth-bound and latency-critical Machine Learning applications respectively. The proposed SuperComputers-on-a-chip concept requires interfaces to specific external accelerators based on Quantum, Optical, Molecular, and Biological paradigms (programmable using EnergyFlow programming models - Energy Flow also representing a concept introduced in this paper) but these issues are outside the scope of this article. Keywords - Accelerators, Big Data, ControlFlow, DataFlow, ManyCore, Machine Learning, MultiCore, Systolic Array
机译：本文介绍了由N大多数多核处理器，1000N小型核心处理器和两个硬件加速器组成的ASIC TPU的固定结构收缩阵列加速器和a 基于FPGA的灵活结构可重新编程加速器，分别用于带宽和延迟关键的机器学习应用程序。 提出的超级计算机的芯片概念需要基于量子，光学，分子和生物范例的特定外部加速器接口（使用能量流程编程模型的可编程 - 也代表本文介绍的概念），但这些问题在外面 本文的范围。 关键词 - 加速器，大数据，控制流，数据流，多芯，机器学习，多核，收缩阵列数组

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