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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异构模型统一化方法（heterogeneous multi-agent） 目录异构模型统一化方法（heterogeneous multi-agent）引言UGV模型UAV模型模型统一化参考文献： 搜索关键词：异构多智能体编队控制 UAV与USV、UGV heterogeneous multi-agent fotmation control 引言 编队控制中一大分支是异构系统的编队控制。由于单个类
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2024-10-18 08:49:17
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当前的CPU和GPU是分立设计的处理器，不能高效率地协同工作，编写同时运行于CPU和GPU的程序也是相当麻烦。由于CPU和GPU拥有独立的地址空间，应用程序不得不明确地控制数据在CPU和GPU之间的流动。CPU代码通过系统调用向GPU发送任务，此类系统调用一般由GPU驱动程序管理，而驱动程序本身又受到其他调度程序管理。这么多的环节造成了很大的调用开销为了充分释放并行处理器的计算能力，架构设计者必须
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2023-07-17 17:09:52
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引言有很多研究单片机的小伙伴在面对多核异构处理器时，可能会对多核的启动流程感到困惑——因为不熟悉GCC编程和GDB调试，所以也无法确定多核异构处理器的程序是否能像单片机那样方便地编写和仿真。本篇文章，小编就将以飞凌嵌入式的OKMX8MP-C开发板为例，为大家介绍多核异构处理器M核程序的启动配置、程序编写和实时仿真的过程。 飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板所搭载的NXP i.MX8
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2024-07-15 12:39:45
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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
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2024-03-18 09:35:31
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简介硬件架构软件架构编程模型MIC Offload模式MIC Native模式编程MIC MPI对称模式编程MIC 编译编程实例MIC平台HPC应用开发策略MIC程序快速开发方法适应MIC的应用特征分析MIC并行算法设计MIC应用高效编程 简介Intel MIC 集成众核（Many Integrated Core）架构是将多个核心整合在一起的处理器，面向HPC（High Performance
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2023-08-15 21:39:18
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论文学习：Heterogeneous Graph Neural Networks for Malicious Account Detection CIKM 2018现有的恶意账户识别的方法主要有三种：1）基于规则的方法，通过制定复杂的规则来区分；2）基于图的方法，这种方法充分考虑了账户之间的关系连接；3）基于机器学习的方法，使用大量数据来训练策略模型。一个优秀的策略系统必须能够有效应对不断变化的潜
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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六大国产CPU飞腾、鲲鹏、海光、龙芯、兆芯、申威；飞腾CPU是国资比例最高的国产CPU企业，是聚焦国家战略需求和重大项目的CPU国家队。获得了ARM指令集授权，集成全自主处理器内核，形成了覆盖桌面、服务器和嵌入式等领域的完整产品线。鲲鹏是华为计算产业的主力芯片之一。为满足新算力需求，华为围绕“鲲鹏+昇腾”构筑双算力引擎，打造算、存、传、管、智五个子系统的芯片族，实现了计算芯片的全面自研。 鲲鹏具备
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2023-09-13 12:01:57
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写在前面：各种平台各有千秋，关键是要用在合适的场合解决具体的特定需求才能发挥最大优势。CPU(Central Processing Unit)中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元,，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器
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2024-03-27 16:34:39
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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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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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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 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。以下是测试机配置： CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows 10。无论是cpu和显卡都是目前常见的配置，并不是顶配（等4090能够
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2024-03-30 09:35:53
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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、背景 2017年4月，Google在arxiv上传了一篇文章“In Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit[1]”，公布了部署两年的张量处理器——TPU的构架，以及在深度学习中的应用。5月的Google IO大会上，公布的第二代TPU（简称TPU2）。深度学习的降临伴同样伴随着以TPU为代表的计算平台的进步：16
