Thanasin Bunnam

Import numpy as np Create a matrix: A = np.array([[elements of row1], [element of row2], ... ]) A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]) A = ⎣ ⎡ 1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 6 ⎦ ⎤ Sub-matrix B = A[[select row], select column] B = A[[0, 2], 1:] B = [ 2 4 3 5 4 6 ]

วันนี้ได้ฟังบรรยายจาก Dr Shidhartha Das (Senior Principal Research Engineer, Arm, Cambridge) เขาพูดถึงความสำคัญของการประหยัดพลังงานกับปริมาณระบบฝังตัวในอนาคตว่า มีการคาดการว่าจะมีปริมาณระบบฝังตัวทั่วโลกแตะ 1 ล้านล้านตัวในอนาคตอันใกล้ อุปกรณ์เหล่านี้ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ เช่น แบตเตอรี่เบอร์ CR2032 ซึ่งมีส่วนผสมของลิเธียมจำนวน 109 มิลลิกรัม ดังนั้นจะมีความต้องการแบตเตอรี่ 1 ล้านล้านตัวด้วย คำนวณเป็นปริมาณลิเธียมทั้งหมด 109,000 ตัน แต่โลกเราสามารถผลิตลิเธียมได้เพียง 32,500 ตันต่อปีเท่านั้น การออกแบบซีพียูให้ประหยัดพลังงานจึงเป็นแนวทางหลักในการวิจัย เพื่อให้ระบบฝังตัวทำงานได้ท่ามกลางทรัพยากรของโลกที่มีอย่างจำกัด