Phân Tích Tổn Hao Năng Lượng Truyền Dẫn Vô Tuyến IoT: So Sánh LoRaWAN, NB-IoT, BLE Và Tối Ưu Tx Power
Dùng AI để cảnh báo sớm từ data IoT
Dùng AI để cảnh báo sớm từ data IoT
Tối ưu DVFS cho Edge Device: AI điều chỉnh tần số-điện áp theo tải, giảm TDP
Energy Harvesting Cho Cảm Biến IoT Không Pin: Thermoelectric, Piezoelectric Và Thách Thức Nguồn Điện
Tối ưu hóa WUE Data Center: Giám sát Thủy lực và Machine Learning cho Chilled Water Loop, Blowdown
Thiết kế Kiến trúc IoT Net-Zero: Tích hợp Solar/Wind và Quản lý Battery Storage
Tối ưu PUE DC bằng Cảm biến Nhiệt và AI: Phân tích Airflow, Hot Spot, Điều chỉnh Fan Speed
Lập trình Song song cho Chip AI: CUDA và OpenCL – Tối ưu Kernel, Shared Memory đạt Peta-level Throughput trên cụm GPU
Vai trò NVRAM trong Lưu trữ Mô hình AI Lớn tại Edge: eMMC/Flash và Wear Leveling OTA
Tối Ưu Hóa Băng Thông Với Kỹ Thuật Nén Dữ Liệu Cảm Biến Bằng Autoencoders Tại Edge
Tích hợp Cảm biến Nâng cao và Pre-processing CNN tại Edge: Xử lý Raw Data Tại Sensor Hub, Giảm Truyền tải – Độ trễ Trước AI
Phân tích Vật lý: Numerical Precision, Độ trễ và Tác động của Bfloat16 – FP16 đến Tốc độ Cổng Logic – Công suất Tiêu thụ trên Chip
Kỹ Thuật Sinh Dữ Liệu Tổng Hợp (Synthetic Data Generation) Cho Edge AI: GANs, Diffusion Models Giảm Chi Phí Gán Nhãn
Tối ưu hóa TinyML cho Thiết bị Năng lượng Hạn chế: Inference Siêu nhẹ (MobileNet, EfficientNet) và Scheduling RTOS Tối đa hóa Sleep Cycle
Công nghệ HBM: Giảm Memory Bottleneck trên Chip AI Cao Hiệu suất – Thách thức Tản Nhiệt, Chiplet (2.5D-3D Packaging)
Thiết kế Lõi AI Chuyên dụng (Custom AI Cores) trên RISC-V: Tùy chỉnh ISA Extension cho Tensor/Vector và Tối ưu Nhiệt-Điện Năng
Tác Động Clock Frequency Đến Power Efficiency Edge AI: Dynamic Power, DVFS
Tăng Tốc Tính Toán Ma Trận Trên MCU Bằng DSP, FPU Và SIMD: Tăng GFLOPS
Kỹ thuật Model Pruning dựa trên Hiệu suất Năng lượng: Cắt bỏ Weights ít quan trọng, So sánh Structured vs. Unstructured và Tác động Clock Cycle
Tối ưu hóa Kiến trúc Chip AI (NPU/TPU) cho Độ trễ Microsecond Latency: Phân tích Dataflow Chiplet, Parallel Processing và Quản lý Cache Giảm Latency Vật lý
Kỹ thuật Lượng tử hóa (Quantization) Mô hình Học sâu Edge: FP32 → INT8/INT4, Sai số và TDP
