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【开源项目】Google OpenTitan,硬件安全的泰坦之箭?

Titan芯片在Google Cloud Next 2017大会上首次被提出,**它主要被用来保障谷歌云基础设施的启动安全。硬件安全防护的核心任务是实现安全启动,从而建设可信的服务器系统。腾讯安全平台部在服务器硬件安全体系建设方面,也在积极地开展方案研究、设计与部署应用。现阶段,在不进行硬件结构改造的前提下,有效整合现有防护技术,对于企业硬件安全水平的提升,不失为一种可行的解决思路。Google

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#开源#arm开发#架构 +2
关于S3学习所涉及到的知识(七):功耗管理PSCI

PSCI(Power State Coordination Interface),翻译一下就是“电源状态协作接口”。从名字就能直观看出来,PSCI是一套电源管理的标准接口,可用于操作系统在ARM设备上以不同权限级别监控管理电源。在大型应用中,芯片的电源管理必须要灵活,需要软硬件协同。也就是说,操作系统、虚拟机监控程序、安全固件或者受信任的操作系统(trusted OS)要能够参与到芯片的电源管理中

ARM系列 -- 虚拟化(一)

*简单说,两者的区别就是在半虚拟化中,Guest OS知道自己运行在Hypervisor上而不是硬件上,同时也可以识别出其他运行在相同环境中的客户虚拟机。对于hypervisor,百度百科是这样定义的,“一种运行在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层,可允许多个操作系统和应用共享硬件。物理机好理解,比如我们买一台电脑做家用机,那么这台电脑的所有物理设备,比如硬盘,网卡等等,都是归你自己使用。是

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#arm开发
【GPU】CUDA是什么?以及学习路线图!

作者:Keepin1、cuda是英伟达开发的一套应用软件接口(API)。其主要应用于英伟达GPU显卡的调用。2、云计算可以简单的理解为是通过网络组合成的计算机集群,用于各种加速,其中以CPU为主,GPU为辅。所以CUDA可以成为云计算的一个支柱。cuda的官方文档:https://docs.nvidia.com/cuda/

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#学习#GPU#人工智能
【万字长文】学习Armv8架构虚拟化一篇就够了

这里我们将介绍一些基础的Hypervisor和虚拟化的理论知识。如果你已经有一定的基础或是已经熟悉了这些概念,可以跳过这部分内容。我们用Hypervisor这个词来定义一种负责创建,管理以及调度虚拟机(Virtual Machines, VMs)的软件。Stage 2 转换允许Hypervisor控制虚拟机的内存视图。具体来说,其可以控制虚拟机是否可以访问特定的某一块物理内存,以及该内存块出现在虚

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#架构#arm开发
DoRA(权重分解低秩适应):一种新颖的模型微调方法

来自:小互DoRA(权重分解低秩适应):一种新颖的模型微调方法DoRA在LoRA的基础上进一步发展,通过将预训练权重分解为“幅度”和“方向”两个部分进行微调。这种权重分解方法允许DoRA更精细地控制模型的学习过程,分别针对权重的大小和方向进行优化。相比LoRA,它提供了一种更精细、更全面的微调策略。

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#人工智能#深度学习#机器学习
深入理解bootargs

在嵌入式系统中,bootargs是非常重要的参数。它保存着Linux内核启动的相关信息,如启动参数和控制台信息等。而在ARM架构的系统中,bootargs参数则是在U-Boot引导时设置的。

浅浅学习一下OpenSSL

最近一直不是在做安全相关的东西嘛,签名和加密都要用到秘钥,当时的秘钥都是师兄给我的。自己还没有生成过,于是这里来学习OpenSSL。互联网的发展史上,安全性一直是开发者们相当重视的一个主题,为了实现数据传输安全,我们需要保证:数据来源(非伪造请求)、数据完整性(没有被人修改过)、数据私密性(密文,无法直接读取)等。虽然现在已经有SSL/TLS协议实现的HTTPS协议,但是因在客户端上依赖浏览器的正

#ssl#安全
芯片设计 | 什么是 NVMe?

固态硬盘 (SSD) 是基于半导体的存储设备,依靠闪存在计算机系统中存储持久数据。在 SSD 中,每个内存芯片均由包含内存单元(也称为页或扇区)的块构建而成,而内存单元又包含内存位。与使用磁铁存储数据的磁性存储(例如 HDD 和软盘驱动器)不同,固态硬盘使用 NAND 芯片,这是一种非易失性存储技术,不需要任何电源来维护数据。HDD 由于盘片旋转和读/写头移动而具有固有的延迟和访问时间,而 SSD

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【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制

GPU的基本底层构成,主要是以GPU计算核心 Cores,以及Memory以及控制单元,三大组成要素组成。Core是计算的基本单元,既可以用作简单的浮点运算,又可以做一些复杂的运算例如,tensor 或者ray tracing。多个core之间通讯的方式:在特定的应用场合多个core之间是不需要的通讯的,也就是各干各的(例如 图像缩放)。但是也有一些例子,多个core之间要相互通讯配合(例如上文谈

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#硬件架构#GPU#人工智能
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