异构计算（Heterogeneous computing）异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异
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2024-05-14 16:30:07
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导读：在开发 golang 程序过程中，go pprof 可以对我们所写的算法甚至整个应用程序做性能分析，帮助我们快速定位效率低或者资源消耗多的地方。Go 提供了 pprof 以及 trace 工具，本文分别介绍这两个工具的简要用法，希望大家能够快速了解以及快速入门 Go 的性能调优。作者 | 谢久阳(昕希)先来一段演练在给大家介绍枯燥的基础知识之前，先来看看一个简单的例子，这个例子简单粗暴，可以
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2024-05-22 08:54:12
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GC全称Garbage Collection1、常见垃圾回收算法目前比较常见的垃圾回收算法有三种：引用计数：为每个对象维护一个引用计数，当引用该对象的对象销毁时，引用计数 -1，当对象引用计数为 0 时回收该对象。代表语言：Python、PHP、Swift 优点：对象回收快，不会出现内存耗尽或达到某个阈值时才回收。 缺点：不能很好的处理循环引用，而实时维护引用计数也是有损耗的。标记-清除：从根变量
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2024-07-16 07:37:48
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为了巩固知识，这次使用GA算法求解遗传算法的例子。 首先，我们给遗传算法设定参数如下： 种群大小：2000个 种群代数： 200 代 交叉率： pc=1 变异率： pm=0.1 设定参数后，下面就是我们遗传算法的过程了： （1）编码 这里我们采用十进制编码，使用随机数w1w2...w102作为染色体，其中 0<wi<1,(
导读超异构和异构的本质区别在哪里？这篇文章通过对异构计算的历史、发展、挑战、以及优化和演进等方面的分析，来进一步阐述从异构走向异构融合（即超异构）的必然发展趋势。1、异构计算的历史发展1.1 并行计算的兴起1971年Intel发明全球第一款商用的CPU处理器，在之后的上世纪70-90年代，CPU（核）经历了翻天覆地的变化：宏观架构有精简RISC和复杂CISC路线之争；各种各样的微架构创新技术，如处
一、聊聊异构并行计算异构并行计算的本质是把任务分发给不同架构的硬件计算单元(比方说CPU、GPU、FPGA等)，让他们各司其职。同步工作。如同平时工作，把业务中不同类型的任务分给不同的计算资源运行。从软件的角度来讲 异构并行计算框架是让软件开发人员高效地开发异构并行的程序。充分使用计算平台资源。从硬件角度来讲 一方面，多种不同类型的计算单元通过很多其它时钟频率和内核数量提高计算能力另一方面，各种计
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2024-05-31 19:28:36
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随着市场对嵌入式设备功能需求的提高，市面上出现了集成嵌入式处理器和单片机的主控方案，以兼顾性能和效率。在实际应用中，嵌入式处理器和单片机之间需要进行大量且频繁的数据交换，如果采用低速串行接口，则数据传输效率低，这将严重影响产品的性能；而如果采用高速并口，则占用管脚多，硬件成本将会增加。为解决这一痛点，各大芯片公司陆续推出了兼具A核和M核的多核异构处理器，如NXP的i.MX8系列、瑞萨的RZ/G2L
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2024-07-18 10:10:05
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在当今的移动应用开发中，Android系统利用GPU的异构性以提高图形处理能力。针对“Android GPU 异构”的问题，我们将从环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦六个方面进行详细分析。
### 环境配置
首先，我们需要配置开发环境。适当的环境配置可以为解决GPU异构问题奠定基础。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
J
1.2 异构计算最初，计算机只包含用来运行编程任务的中央处理器（CPU）。近年来，高性能计算领域中的主流计算机不断添加了其他处理元素，其中最主要的就是GPU。GPU最初是被设计用来专门处理并行图形计算问题的，随着时间的推移，GPU已经成了更强大且更广义的处理器，在执行大规模并行计算中有着优越的性能和很高的效率。CPU和GPU是两个独立的处理器，它们通过单个计算节点中的PCI-Expre
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2024-09-27 17:52:44
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本次博客通过类比人工智能场景中比较热门的处理器类型，来简单介绍关于处理器系统的相关内容。
由于对计算性能要求的提升，处理器在经过单核、多核时代之后，开始慢慢进入异构计算，来大幅度的提升处理器的计算性能，异构计算就是通过使用不同的计算单元来分担CPU的工作，以便让CPU去处理更多的其他的数据，来达到计算性能提升的目的。
在人工智能的一些场景中，用的比较多的处理单元
GPU体系结构本讲是CUDA精讲的第二部分，在CUDA精讲（1）中主要列出了CUDA编程的一些基本概念。为了进一步地深入CUDA的系统优化我们需要了解GPU的硬件体体系结构。大部分的处理器体系结构都可以分成计算、存储、控制三部分。GPU中主要强调计算（Thread exection）与存储（Memory hierarchy）两部分，下面就以下两部分进行展开。线程执行（Thread executio
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2024-09-21 19:25:14
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计算，正在撬动人工智能产业这个千亿级的市场。传统通用计算无法满足人工智能对爆发的计算能力需求，异构计算中GPU/FPGA等高并行、高密集的计算能力被认为是现阶段挑起人工智能产业的大梁。异构计算是指不同类型的指令集和体系架构的计算单元组成的系统的计算方式，如“CPU+GPU”,"CPU+FPGA“等，”更适合深度学习、基因匹配、金融分析等计算密集型领域。昨天，阿里云对外展示了异构计算产品家族，将异构
一、前言随着移动端芯片性能的不断提升，在移动端上实时进行计算机图形学、深度学习模型推理等计算密集型任务不再是一个奢望。在移动端设备上
原创
2022-06-07 19:56:58
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随着移动端芯片性能的不断提升，在移动端上实时进行计算机图形学、深度学习模型推理等计算密集型任务不再是一个奢望。在移动端设备上，GPU 凭借其优秀的浮点运算性能，以及良好的 API 兼容性，成为移动端异构计算中非常重要的计算单元。现阶段，在 Android 设备市场，高通 Adreno 和华为Mali已经占据了手机 GPU 芯片的主要份额，二者均提供了强劲的 GPU 运算能力。OpenCL，作为 Android 的系统库，在两个芯片上均得到良好的支持。
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精选
2022-05-19 11:55:55
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1、什么是异构随着计算向多元化发展，越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算，由此，异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字，说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题，这就是异构计算。Tips：异构计算的百科定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个
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2024-04-22 14:14:53
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由于人工智能、深度学习和大数据处理随着移动互联的兴起，特别是对于图片、视频、语音等非结构化数据的挖掘、识别等以智能算法为核心的应用的兴起，“异构平台”成为各大互联网厂商追逐数据挖掘平台先进性的标志之一。与CUDA只能运行在NVIDIA GPU上相比，OpenCL由Khronos国际标准组织发布与维护，是一种针对通用并行计算的开放行业标准和跨厂商解决方案，可以实现“一次编写，多环境运行”，大大提高开
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2024-03-28 10:59:31
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在死磕OpenGL的路上，决定歇一下，再新学习一门语言。最后选中golang，这个号称很牛逼的语言。花了两天时间看了一本书，觉得非常有意思。在C的基础上，吸收了很多其他语言的特性，又大胆突破OO的思想，使用非常简单，让人爱不释手！今天晚上终于有时间折腾一下golang了，决定搭建一个IDE环境，被Xcode宠坏了，现在写代码没补全就觉得很蛋疼。又看了一圈，对比一下，决定选择IntelliJ IDE
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2024-09-24 14:20:28
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本篇测评由电子工程世界的优秀测评者“bloong”提供。此次测试的项目，是异构处理器间相互通讯项目。MYD-JX8MPQ配备了一颗异构的Cortex-M7协处理器，可以同时运行Linux和RTOS。本文主要介绍协处理器M7使用方法。M7在运行时可能会涉及到和A53核共用资源，这里列举出会冲突资源如下：ECSPI0/ECSPI2，FLEXCAN，GPIO1/GPIO5，GPT1，I2C3，I2S3，
随着深度学习对人工智能的巨大推动，深度学习所构建的多层神经网络模型的参数空间已从百万级上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。相比CPU，GPU更适合深度学习的神经网络模型，可进行高度统一、相互无依赖的大规模并行计算。阿里云发布的最新一代异构计算通用GPU实例GN5规格族就是一款用于搭建深度学习加速平台的云端利器。“品学兼优”的GN5采用了NVIDIA Pascal架构旗舰级P100 GPU，可
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2024-08-20 21:56:32
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本文将阐述OpenCL的一些深入的知识，同时结合移动端主流GPU厂商之一的高通Adreno芯片设计，阐述移动端OpenCL编程的优化的一些通用的手段。
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2022-06-01 16:35:29
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