手把手搭建VPP开发环境摘要vpp简介环境搭建步骤配置相关常见问题及解决方法总结 摘要本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统上安装、编译并使用 VPP(Vector Packet Processing)创建一个完整的 VPP 开发环境。通过阅读本文,您将学会设置 VPP 开发环境并熟悉其基本操作。vpp简介fd.io(Fast Data Project)中的VPP(Vector Packet             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-29 12:43:21
                            
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            注意相同 FLOPs 的两个模型其运行速度是会相差很多的,因为影响模型运行速度的两个重要因素只通过 FLOPs 是考虑不到的,比如 MAC(Memory Access Cost)和网络并行度;二是具有相同 FLOPs 的模型在不同的平台上可能运行速度不一样。==模型参数量的分析是为了了解内存占用情况,内存带宽其实比 FLOPs 更重要。目前的计算机结构下,单次内存访问比单次运算慢得多的多。==对每            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            术总监的孔德辉老师,从多个角度探讨AI和NPU对Codec的影响,...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            NPU(神经处理器单元)是一种专门用于加速深度学习应用的硬件。它可以在训练和推理过程中提供高效的计算能力,从而大大提高深度学习应用的性能。本文将介绍如何使用NPU编程。了解NPU架构NPU是什么NPU是神经网络处理器Neural Processing Unit的缩写,是一种专门用于加速人工智能应用的芯片。它可以在较短的时间内完成大量的计算任务,从而提高了人工智能应用的效率和速度NPU有什么用NPU            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在芯片相关的产品和设计中,我们经常能听到各种类型的处理器,比如APU、BPU、CPU、GPU、NPU、TPU等,这让刚入门的工程师眼花缭乱。本期干货分享,我们邀请到爱芯AI技术专家刘哥,针对NPU的技术原理进行讲解。几种常见的“U”关于各种“U”,举一些常见例子:CPU:X86的处理器,买电脑时听到的i5、i7。手机SoC里面的几核ARM处理器等;GPU:游戏显卡,手机内嵌GPU等;TPU:用来做            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             自从物联网(IoT)出现以来,边缘智能颇具颠覆性的创新,以及边缘计算应用都逐渐变得非常普遍,例如人脸识别,语音识别,物体识别,或者汽车上用的车辆识别系统都有它的身影。当然,这对算力的要求逐渐提高,NPU的性能也更受到注重,也作为了CPU与GPU外的下一个性能指标。 本文介绍的是米尔于2021年底发布的新品——MYC-JX8MPQ核心板,作为AI领域的里程碑CPU模组,它基于N            
                
         
            
            
            
            # 使用 NPU 架构的实现流程
## 介绍
在本文中,我将教给你如何使用 NPU 架构来实现你的项目。NPU(神经处理单元)是一种专门设计用于加速人工智能(AI)任务的硬件架构。使用 NPU 可以大大提高人工智能应用的性能和效率。下面是一个包含实现流程的表格和每个步骤所需的代码。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装 NPU 相关的软件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            传统的前端代码手工部署流程如下:传统的手工部署需要经历:1.打包,本地运行npm run build打包生成dist文件夹。2.ssh连接服务器,切换路径到web对应目录下。3.上传代码到web目录,一般通过xshell或者xftp完成。传统的手工部署存在以下缺点:1.每次都需要打开xshell软件与服务器建立连接。
2.当负责多个项目且每个项目都具有测试环境和线上环境时,容易引起部署错误。
            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            DLA起源之解考虑一个样本集合X=[x1,x2...xN],每个样本属于C个类中的一个。我们可以使用类似于PCA,LDA的线性降维方法将x由m维降至d维(m>d)。但是线性降维方法存在一些问题,例如LDA中的求逆运算,经常可能因为矩阵的奇异性是降维结果恶化。而这里介绍的DLA方法可以避免这个问题。对了忘了给DLA一个'名正言顺'的名字,全名就是'Discriminative Locality            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录一、BufferQueue介绍SurfaceFlinger启动的线程EventThread的初始化创建connectionMessageQueue的作用postFramebuffer()buffer的生产消费者模式onFirstRefcreateBufferQueueGraphicBufferProducer的使用 转载链接:为了更好理解Camera buffer借用一篇博文熟悉一下Bu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 前言限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做任何承诺。2. 概述VPU 是用来进行图像、视频数据进行硬件编、解码的硬件模块。内部集成了 Encoder、Decoder 功能部件进行图像、视频数据进行硬件编、解码,以加速处理。3. VPU 工作原理3.1 VPU 编码工作流程---------------
           |   ---------   |
输            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            从NPU-SLAM-EDA技术分析参考文献链接://mp.weixin../s/XFtGmGJE9tWCbsPgaCyXJQhttps://mp.weixin../s/eUGDEqnP5d1bnlerfabyVghttps://mp.weixin../s/ExsUyaTLW2UDUhVmcyaQawhttps://mp.weixin../s/Kmp            
                
         
            
            
            
             序言: 学习智能家居有好几年了, 一直是零零碎碎的东学西凑,前几天心血来潮,在某东买了一台Inter NUC迷你电脑,打算作为智能家庭控制中心,加上以前的经验,利用业务时间打造了一套自己的智能家居平台,以下记录搭建过程中点点滴滴。 效果图:             架构图 智能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 芯片NPU架构介绍及示例代码
## 一、引言
随着人工智能技术的快速发展,芯片NPU(神经网络处理单元)架构作为加速人工智能算法运行的重要一环越来越受到关注。NPU是专门为神经网络模型设计的硬件加速器,其主要功能是加速神经网络模型的运行,提高计算效率和性能。本文将介绍芯片NPU架构的基本原理并结合示例代码进行解释。
## 二、芯片NPU架构
芯片NPU通常由控制器、计算单元和存储单元组            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            NPU架构详解
NPU(神经网络处理单元)是一种专门设计用于加速深度学习任务的处理器。它们在边缘设备和数据中心中得到广泛应用,可以显著提高机器学习模型的推理速度和能效。本文将详细讲解NPU架构,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前,确保您的系统具备以下软硬件要求。
### 软硬件要求
| 组件          | 最低要求            
                
         
            
            
            
            原理简介国内的 IPv4 的地址比较少,网络地址翻译(NAT)技术可以很好地解决地址不够用的问题,在网关处设置 NAT可以解决将内网某些服务映射到外网以便访问的需求;此外,NAT向外部屏蔽了非必要的 内网服务,网关建立了内网设备与外部用户之间的边界,其他的服务在网关处得到保护。UPnP 技术在 网关内的集成,使 NAT的设置不但可以手动操作,还可以由安装在内网机器的客户端 开启 UPnP 协议后,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录南北桥芯片结构.NUMA以前.CPU高频化.CPU多核化.NUMA. 南北桥芯片结构.南桥-北桥芯片结构是一种历史悠久的结构,以一块电脑主板来说,最靠近CPU的一块芯片就是北桥芯片,而离CPU较远,位于整个主板的较下方位置的芯片就是南桥芯片,南北桥芯片各司其职,完成不同的功能,结构图示如下(来自知乎某用户):从这张图中能够将CPU、北桥以及南桥之间的关系看得很清楚,我个人理解这是一种层次            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            CPU即中央处理器(Central Processing Unit) GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit) TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit) NPU即神经网络处理器(Neural network Processing Unit)概括三者区别:CPU虽然有多核,但一般也就几个,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            时间过得飞快,距离上次SDK更新已经3年有余。随着官方的不断跟新,老版SDK的部分接口已经不能正常使用。因此在QQ群里来吐槽的、来谩骂的朋友也开始多了起来。随着时代的发展,微博已经彻底的被微信甩开,因此对它的兴趣已经丧失;同时对我自己来说,那么几年在行业里面为了生存而奔波,日子越混越差,已经无暇再与新浪官方同步更新SDK,因此自从13年以后就再也没有更新过V2版的SDK。虽然微博大势已去,但是依然            
                
         
            
            
            
            5.      Pentium 4(NetBurst)流水线在2000年引入的IntelP4,以及基于称为NetBurst微架构的更新P4E版本,与之前Intel处理器的设计差异很大。这个架构被证明比如预期那么高效,在新设计里已不再使用。NetBurst微架构的主要设计目标是获取尽可能高的时钟频率。这只能通过加长流水线来实现。第6代微处理器PPro