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戰車道：NATO銀盃的考驗

為了解決PUMA europe的問題，作者黃竣民 這樣論述：

　　北約（NATO）先前舉辦多年（1963∼1991）的加拿大陸軍盃（The Canadian Army Trophy, CAT）戰車射擊競賽，早在冷戰結束之後旋即熄火，自從近期東歐的緊張局勢突然躍升後，去年（2016年）駐歐美軍與德軍，選在巴伐利亞邦的格拉芬沃爾（Grafenwöhr），首次聯合舉辦了名為「堅強歐洲戰車挑戰賽（Strong Europe Tank Challenge）」的戰車競賽，也與現行俄羅斯已舉辦多次的「坦克兩項（Tank biathlon）」競賽，似乎有互別苗頭的意味。 　　在2016年首次舉辦的「堅強歐洲戰車挑戰賽」中，一共有6個國家（丹麥、波蘭

、義大利、德國、斯洛伐尼亞和美國）派出的7支隊伍（美軍2隊），參加為期3天的各種競賽。若與俄羅斯的「坦克兩項」競賽相比，北約國家的戰車競賽不僅規模更大，而且主要是注重於戰車射擊的技術與排級戰鬥射擊為主，其競賽規則較符合實戰的味道，而非像「坦克兩項」的競賽，僅只著重於戰車的駕駛技術與障礙超越，對於戰車主要射擊的技術著墨不高。 　　很高興，在美軍第7軍團訓練指揮部與德國聯邦軍的協力安排下，讓筆者成為首位台灣人，能夠深入這一座訓練場中目擊這一場賽事，也讓讀者們可以透過書中的照片，與簡單扼要的解說，一同進入到這一場鋼鐵競技場的氛圍當中，享受那種競賽的精彩片段。

PUMA europe進入發燒排行的影片

在基於電阻式記憶體的神經網路加速器上執行卷積神經網路推論的自動化部署工具

為了解決PUMA europe的問題，作者鄒諺廷 這樣論述：

基於電阻式記憶體的記憶體內運算架構一直是個有前途的加速卷積神經網路推論的方式，透過把卷積神經網路的權重存在交叉式記憶體陣列中，矩陣對向量乘法可以在記憶體陣列中以類比方式執行。把權重對應到交叉式記憶體陣列的方式決定運算執行的平行度、傳輸的成本和資源的利用率。現存部署權重的方法假設每個交叉式記憶體陣列可以平行執行全部的單元，但在實際的交叉式記憶體陣列中，累積多個記憶體單元產出電流的偏差和類比數位的轉換器誤差會讓推論的精準度大幅下降，為了讓推論精準度可以被接受，一個交叉式記憶體陣列只能執行部份字元線和部份位元線連接的記憶體單元，稱為執行單元。在以執行單元為基礎的電阻式記憶體內運算架構中，要優化卷積

運算的執行必須要周全考慮到傳輸成本和資源利用率地部署權重和安排運算，這件事是個新的挑戰。本篇論文提出第一個在實際的電阻式記憶體內運算加速器上執行卷積神經網路推論的優化框架，稱為SPATEM。SPATEM把整個問題切成多個利於追蹤的步驟和建立預期推論延遲的模型，在每個步驟中考慮不同面向的優化，以組合出一個綜合時間和空間考量的卷積神經網路推論的執行方式。和最新的作法相比，實驗結果顯示SPATEM平均能減少29.24%推論延遲，同時使用3.19倍資源和減少31.28%傳輸成本。