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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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
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,(
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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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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再看看纯集成显卡GPU的mobilenet-ssd 的推理性能, 测试平台是i5 7440HQ, 4核4线程, GPU是Gen9 的GT2, 24EU, 属于纯大白菜集成显卡 首先是FP32模型当Batch size =1时inference request(nireq) = 1时，即同时只有一个推理请求Latency = 13.6ms, Throughtput = 73FP
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2024-03-17 14:51:24
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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
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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近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
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2024-03-21 22:05:54
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服务器处理性能估算系统的建设，必须满足未来5年业务发展和管理的需求，所以下面对服务器性能指标的估算，将以满足未来5年的需要为基准。1. 数据库服务器1.1. TPCC值估算约定： 系统同时在线用户数为100人（U1）； 平均每个用户每分钟发出2次业务请求（N1）； 系统发出的业务请求中，更新、查询、统
Window10+YOLOX推理训练（保姆级教程）前言：旷视科技推出了YOLOX，速度可以说是有很大的提升。 看图0.需要的配置本人显卡：GTX1660(6G)IDE：PycharmCuda11.2+cudnn8.2 （注意必须配套）Cuda下载链接CUDNN下载链接（需要登陆，邮箱登录就行）pip list安装Pytorch+ torchvision+torchaudio GPU版pip ins
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2024-08-15 16:24:51
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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
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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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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9 月 26 日，NVIDIA英伟达在北京举行GTC大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在演讲中展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术，并介绍了为云服务商、电商和智慧城市提供的各项计算平台服务。 发布AI 推理软件TensorRT 3：可每秒识别 5,200 张图片为满足市场需求，NVIDIA发布了 TensorRT 3 AI 推理软件，该软件能够在生
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2024-06-16 09:30:45
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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，
