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文章目录1.计算机内存模型2.Java内存模型-JMM2.1概述2.2内存模型结构2.3内存间交互操作2.4先行发生原则：happens-before2.5原子性2.6可见性volatile之可见性：synchronized之可见性：2.7有序性volatile之有序性：synchronized之有序性：1.计算机内存模型计算机在执行程序时，每条指令都是在 CPU 中执行的，而执行指令过程中，势必
模型训练在自动驾驶中，视觉感知模型负责从摄像头捕获的图像中提取关键信息，如车道线、交通标志、其他车辆、行人等。训练视觉感知模型通常基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）。以下是训练视觉感知模型的一般步骤：数据收集：首先需要收集大量的驾驶场景图像作为训练和验证数据。这些图像应该覆盖各种实际驾驶条件，如不同光照、天气、路面状态等。数据预处理：对收集到的图像进行预处理，包括缩放、裁剪、色彩空间转
一、GPU1.GPU与CPU结构差异上图展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理
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2024-04-28 09:03:39
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神经网络和深度学习入门神经网络松散地模拟人脑中的神经网，是深度学习(DL)的基础，这是一个复杂的数学系统，可以自己学习执行任务。通过查看许多示例或关联，NN可以比传统的识别程序更快地学习连接和关系。训练就是基于对数百万同一类型的样本的学习来配置NN以执行特定任务的过程。例如，一个NN可能聆听许多声音样本并使用DL来学习“识别”特定单词的声音。然后，该NN就可以筛选新的声音样本清单，并使用称为推理的
GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。概要在 GPUImage 中既有对图像进行处理的，也有对相机内容进行处理的，这里主要以相机处理为例进行分析。大致会分为三个部分：相机数据的采集OpenGL 对图像的处理与显示相机
算法1：RK算法算法描述：（1）计算模式串的Hashcode方式1：按位相加；方式2：看成26进制数转化为十进制，如abc = 1x26^2 + 2x26^1 + 4x26^0；方式2缺点：字符串很长时，对应的十进制数会非常大（2）主串采用增量计算例如：主串：abbcefg；模式串bce第一次计算abb，第二次计算bbc时：新Hahcode = 旧Hashcode - 'a' + 'c'
主要目的是在没有GPU的情况下，上手ppyolo的训练过程，看看paddlepaddle是不是顺手。纯代码实验。PaddleDetection在下文中简称ppdet。 1 基本环境1.1 软件组成和版本Windows>= 7python=3.8paddle.__version__ '2.3.2'ppdet.__version__ '2.4.0'1.2 数据集HelmetDete
博客简介本篇博客是实验设计:《模型机CPU设计》整套实验报告内容之一，包括构架，分部件和性能分析三个大的模块，每个模块又细分为小的部分，历时1.5周完成。最后实验验收的分为满分。现在将其分享出来，希望能给后续的实验同学一个参考，少走不必要的弯路，设计出性能更优的CPU。资源下载设计CPU时，一路做了有三个版本，链接如下：CPU1.0版本是第一代版本，由于刚开始设计，没有做性能的优化，此版本的优点是
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2024-09-29 15:54:13
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Tensorflow的训练：使用 TPU 训练 TensorFlow 模型
TPU 简介 什么是 TPU TPU 代表 Tensor Processing Unit (张量处理单元) ，是由谷歌在 2016 年 5 月发布的为机器学习而构建的定制集成电路(ASIC)，并为 TensorFlow 量身定制。 早在 2015 年，谷歌大脑团队就成立
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2024-05-28 12:56:25
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普通重载函数可以通过函数参数进行推演，并由编译器选定最适合的重载函数作为候选函数。与此类似，模板函数可以通过函数参数的类型推演出该函数模参的实际类型。C++的编译器在完成类型推演的过程中有以下一些技巧和注意事项，这里我们将尽可能的列出最为常用的规则，并给出相应的示例以便于理解。 1. 最基本的模板函数类型推演。见以下代码示例
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2024-03-23 20:31:32
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1、VoxPoser开发的初衷在以往的机器人操作当中，我们都是需要先预定义轨迹，这就使得机器人变得比较局限，更重要的是大规模的机器人数据的获取都是比较困难的，这就限制了机器人领域的发展。而ChatGPT4的出色回答，让我们感到让机器人成为通用机器人成为可能，可以利用这样的LLM来进行推理，然后给出机器人一些有用的步骤，再通过VLM来规划路径，这样理论上就做到了，机器人可以通过自然语言而
本文使用xFasterTransformer对CPU部署的大模型进行推理加速，并创建简单知识问答应用。
原创
2024-09-12 20:05:06
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TensorRT，由NVIDIA精心打造，是一款专为深度学习推理任务设计的高效优化工具。它能够显著降低应用的延迟同时提升处理速度，是大规模数据中心、嵌入式设备以及自动驾驶技术等领域推理加速的理想选择。TensorRT的兼容性广泛，支持包括TensorFlow、Caffe、Mxnet和Pytorch在 ...
英伟达的深度学习推理引擎TensorRT是连接神经网络框架与GPU之间的桥梁，它支持所有种类的神经网络框架，近期也实现了容器化，目前的TensorRT是5.1版。6月17日，英伟达宣布了TensorRT的开源。机器之心报道，参与：李亚洲、李泽南、思。本次开源的内容是英伟达 TensorRT 的一部分，其中包括 TensorRT 的插件与一些解析器(Caffe 和 ONNX)，以及演示 Tensor
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2024-08-20 15:28:40
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随着人工智能的技术不断成熟，AI逐渐在各行业内落地，比如：在常见的安防监控领域，我们可以通过人脸识别去抓捕逃犯；在教育领域，我们可以使用OCR识别做拍题识别；在新零售领域，我们通过物体识别判断货品位置和数量；甚至在养猪场，我们都能用AI技术检测养猪的位置及数量。在不知不觉中，AI越来越融入到工作生活方方面面。然而说到其背后运用的AI模型，除了一些非常成熟的基础感知层AI能力如人脸识别、OCR等可以
一 说明想要理解多线程的工作原理，单靠之前的syncronized机制的文章是不够的，本文讲述的cpu cache 模型 和 java内存模型都是抽象的概念，其有助于后续volatile关键字的学习。二 CPU内存模型2.1 cpu 与 内存 简介随着现代科技的展，cpu的制造工艺已经十分发达，市场上很难见到单核的cpu，现在的cup都是至少都是2核以上,常见的2核，4核，8核，比较高级的就是16
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2024-07-01 20:40:41
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博客简介本篇博客是实验设计:《模型机CPU设计》整套实验报告内容之一，包括构架，分部件和性能分析三个大的模块，每个模块又细分为小的部分，历时1.5周完成。最后实验验收的分为满分。现在将其分享出来，希望能给后续的实验同学一个参考，少走不必要的弯路，设计出性能更优的CPU。资源下载设计CPU时，一路做了有三个版本，链接如下：CPU1.0版本是第一代版本，由于刚开始设计，没有做性能的优化，此版本的优点是
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2024-10-17 07:24:17
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如何确定ollama用gpu推理还是cpu推理
在深度学习的推理环节，了解模型是使用GPU还是CPU进行推理，对于优化模型性能和资源利用是至关重要的。特别是，对于使用ollama的开发者，确认推理的执行环境可以显著影响计算效率和响应时间。以下内容将详细梳理出如何确认ollama在使用 GPU 进行推理还是 CPU 推理的过程。
背景描述
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在使用ollama进行推理时，有时我
