任何新技术的出现都是为了解决当前情况存在的问题。NVMe的出现也是为了解决当前存在的问题。这个问题就是日益快速增长的存储介质性能与传输通道性能太差之间的矛盾。基于SSD的存储设备性能都要上天了，但SAS和SATA接口的性能却没有本质的提升。目前基于SCSI协议的SAS和SATA只能是单个队列而且每个队列的深度也比较低，分别是254和32的队列深度。而NVMe协议设计之初就考虑了该问题，它的最大队列
文章目录设计流程：代码实现：自定义卷积模型实现： 设计流程：1、准备数据2、卷积、激活、池化（两层）3、全连接层4、计算准确率代码实现：# @XST1520203418
# 要天天开心呀
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.contr
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2024-07-11 23:16:56
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驱动整体设计介绍不同的processorNvidia DLA的内核驱动KMD(Kernel mode driver)中，并不是把DLA当成一个设备来控制，而是把不同的功能模块当做不同的processor，分别进行任务的管理和控制。在相同processor里分先后，不同队列靠依赖关系控制。当前分了6个processor，代码中如下定义。#define DLA_OP_BDMA...
原创
2021-05-27 17:46:16
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NVDLA硬件架构详细解析1NVDLA硬件架构详细解析Configuration space bus(CSB)PDP（池化模块）补充 NVDLA硬件架构详细解析笔者最近在学习NVDLA，计划从RTL级打通NVDLA的datapath，目前关于这个的资料也少，于是决定把成果分享出来和大家一起学习交流如何使用NVDLA以及如何移植它的driver，这篇文章里有详细的介绍：https://leiblo
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2023-07-10 20:14:28
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目录 业界 | 英伟达开源硬件加速项目NVDLA：一种标准化的推断加速框架使用 NVDLA 加速深度学习的推断速度硬件架构软件设计 业界 | 英伟达开源硬件加速项目NVDLA：一种标准化的推断加速框架机器之心编译参与：李亚洲、蒋思源近日，英伟达深度学习加速器（NVDLA）项目推出了一种标准化的开放框架以解决执行推断（inference）的计算
NVDLA学习笔记（2）作者：夏风喃喃
参考：http://nvdla.org/index.html 文章目录NVDLA学习笔记（2）硬件手册：硬件架构规范一. 绪论二. 功能描述2.1 卷积操作2.1.1 直接卷积模式（Direct Convolution Mode）2.1.2 图像输入卷积模式（Image-Input Convolution Mode）2.1.3 Winograd 卷积模式（W
英伟达开源了深度学习硬件架构：NVDLA。 包括完整的源代码：Verilog代码，C_Model代码，以及验证平台代码。 英伟达官网上也有详细的文档。英伟达NVDLA官网：http://nvdla.org/primer.html 非常值得学习推敲。感谢英伟达的分享不得不吐槽一下，NVDLA的开源代码一看就知道是脚本生成的，造成重复代码非常多，非常不方便阅读。 比如输入的1024位的数据，竟然在接口
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2023-12-17 05:13:50
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前面几篇博客分别分析了目前市面上能够找到的各家AI芯片的结构。 下面做一个阶段性的对比分析及总结。AI芯片运算架构对比整体来看，NVDLA的架构与寒武纪的DianNao比较像。所以，单位资源的性能应该是差不多的。 二者性能的区别，就看资源的多寡了。 寒武纪的DianNao，共16个PE，每个PE可以计算一个神经元，每个周期最多计算出16个神经元。 NVDLA共2个core。每个core有8个mac
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2023-09-11 23:09:21
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原创：HyperAI超神经关键词：英伟达 深度学习 加速器2017 年，英伟达发布了深度学习加速器 NVDLA，全称 NVIDIA DeepLearning Accelerator，以推动在定制硬件设计中采用高效的 AI 推理。在英伟达的开发套件 Jetson AGX Xavier 中，它能为 AI 模型提供 7.9 TOPS/W 的最佳峰值效率。而最近，英伟达在 GitHub 上开源了 NVDL
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2024-10-16 07:03:01
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前不久，英伟达发布了其机器人平台——Jetson Xavier，我们可以看到，这个平台包含了6种处理器：1个Volta TensorCore GPU、1个8核ARM64 CPU、2个NVDLA深度学习加速器、1个图像处理器、1个视觉处理器和1个视频处理器。嵌入式定制开发近年来，芯片公司除了之前的纵向发展提升速度外，也越来越注重横向发展，开始整合各种不同类型的芯片。之前英特尔的AI大会，其AI平台也
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2023-12-27 13:23:09
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ARM,DSP,FPGA三者比较一.前言二.什么是ARM?三.什么是DSP？四 .什么是FPGA？五. 区别 一.前言这三款不同类型的芯片，笔者在不同项目中都有不同的使用。本科做电赛的时候做个cortex-mo arm芯片的开发。毕业设计做过基于zynq7000 soc核的NVDLA软硬件系统移植。研究生阶段实习公司的算法一般开发在DSP平台上。三个嵌入式芯片可以说是各有千秋，分别能在不同场合下
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2023-10-16 10:18:18
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