目录脉动阵列（谷歌TPU系列）特点达芬奇架构（华为Ascend系列）特点昇腾310和昇腾910NVDLANVIDIA VOLTA （GPU）脉动阵列（谷歌TPU系列）
深入理解Google TPU的脉动阵列架构：http://chips.dataguru.cn/article-11106-1.html
特点达芬奇架构（华为Ascend系列）华为的通用AI之路:深度解读达芬奇架构硬件篇：http:/
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2023-08-27 18:29:06
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# 神经网络硬件加速
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用变得越来越广泛。然而，随着神经网络的复杂度不断增加，传统的硬件已经无法满足其运算需求。为了加快神经网络的运算速度，研究人员开始探索神经网络硬件加速的方法。
## 硬件加速的原理
神经网络中的运算主要包括矩阵乘法和激活函数等操作，这些操作可以通过硬件加速器来实现。硬件加速器通过专门设计的硬件电路来加速
论文阅读之FPGA硬件加速ReviewFPGA-based Accelerators of Deep Learning Networks for Learning and Classification: A Review 时间：2019本文聚焦于使用FPGA进行CNN的加速，主要总结了近期深度学习框架的FPGA加速器，希望能为深度学习研究者研究有效的硬件加速器指明方向。 关键词主要有：自适应框架、
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2023-12-06 20:32:48
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如何使用FPGA加速机器学习算法如何使用FPGA加速机器学习算法 当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，RalphWittig(XilinxCTOOffice的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究
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2023-08-26 10:27:51
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深度学习与反向传播1.深度学习深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。1.1
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2023-11-01 22:29:51
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一、概念 指的是把某些计算工作交给专门的硬件来做，而不是和普通的计算工作一样交给 CPU 来处理。这样不仅减轻了 CPU 的压力，而且由于有了「专人」的处理，这份计算工作的速度也被加快了。直观上说就是依赖GPU实现图形绘制加速通过底层软件代码，将CPU不擅长的图形运算转换成GPU专用指令，由GPU完成使用GPU来完成绘制的计算工作，代替CPU，它从工作分摊和绘制机制优化两个角度提升了绘制速度。在
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2023-08-01 15:15:03
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硬件加速是指利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。硬件加速实质上是通过增加运算并行性达到加速的目的的。常常采用流水线和硬件复制的方法。1 流水线1.1 适合流水线的场景如果某个设计的处理流程分为若干步骤，而且整个数据处理是“单向流”的，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计的方法来提高系统的工作频率。流水线的各个步骤处理由功能单一的各个单元完成，当数据沿着
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2023-06-14 20:23:46
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PS: 这是我2019年2月在公司时测试Intel公司的神经网络加速器openvino的大致流程，之前发在CSDN上，现在发在知乎。明天将更新NVIDIA公司的GPU神经网络加速器 Tensor RT的安装和使用。现在主流的两大加速器，一个是openvino针对CPU，另一个时Tensor RT针对GPU。##############################################
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2023-11-12 22:56:08
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1、什么是FPGA* FPGA是一种可以重构电路的芯片，通过编程，用户可以随时改变它的应用场景，它可以模拟CPU、GPU等硬件的各种并行运算。通过与目标硬件的高速接口互联，FPGA可以完成目标硬件运行效率比较低的部分，从而在系统层面实现加速。2、FPGA的优势 CPU、GPU 都属于冯•诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。而FPGA是无指令、无需共享内存的体系结构，这一结构使得FPGA芯片比 CP
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2023-11-26 20:11:10
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在fpga实现cnn中最重要的模块部分-conv计算部分，可以称为是用fpga加速的根本。而计算最重要的关键则是如何充分利用fpga内的DSP，目前本人用的主要是ultrascale+，对应的dsp为DSP48e2。实现conv的两种方式：（1）并行方式，目前大多数fpga的conv计算都不是采用的此种方式，简单的说，如果要计算一个3*3的conv，则需要9个dsp，可以在一个时钟内计算完乘，第二
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2023-08-31 15:57:13
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关于安卓手机的硬件加速问题最近听同事讨论硬件加速问题，完全不懂。于是乎，百度了下，原来从3.0开始，安卓开始支持硬件加速，手机自然是从4.0开始支持的了。而且配置方法一种是在代码中配置硬件加速，这个也分很多个级别，在minifest中；一种方式是在手机的开发人员选项中启用硬件加速，不过似乎只有google的nexus有这个选项，其它的手机都别屏蔽了。硬件加速的官方文档：http://develop
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2023-11-18 20:40:11
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智能手机行业发展到今天，产品的复杂度越来越高，用户对产品体验的要求越来越高，而厂商对软硬件协同性的要求也越来越高。然而，相对于苹果的 iPhone 来说，Android 手机阵营要面临的一个问题是，如何在 Google 所推出的 Android 操作系统的大框架下尽可能地提升智能手机产品的流畅体验——这也是很多厂商在现有 Android 系统的基础上竭力对操作系统进行自有技术加持的原因，比如说华为
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2023-10-07 10:17:39
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作者: 林子木 文章总结： 什么是硬件加速：简单来说是一种采用GPU进行渲染，并且在计算需要重新绘制View上做了相应的优化。
相比原先的绘制模式，硬件加速具有什么优点：原先绘制模式是在一个view的内容改变的时候，调用invalidate()函数，立即将消息上传将生成一个dirty 区域（Rect 类型），之后将于dirty相交的view都进行重绘（即使内容没发生变化）。
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2023-09-08 16:16:45
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为什么电脑配置不差，玩《深渊》却不太流畅，是不是《深渊》对电脑的要求很高？如果您有这样的疑问，这篇文章可以帮助您解决问题。首先，作为一款使用Flash 3D开发的游戏，深渊并不需求很高的硬件配置，合理的设置能解决大部分游戏画面卡的问题。1：Flash设置Flash从10开始引入了显卡硬件加速功能，可以大幅度提高Flash播放速度和流畅度。如果未开启显卡硬件加速，那么游戏卡是很正常。 设置方法： 右
硬件加速（GPU加速）依赖于浏览器渲染页面使用的 layering model，当特定的操作（例如：CSS 3D变形）作用于页面上的一个元素，元素移动到它自己的layer，在这个layer中元素合一，不受页面其它元素的干扰独立渲染，然后复合到页面中去。在这种隔离内容渲染的工作方式下，如果页面的变化仅仅是该元素的变形，其余部分不必被重新渲染，这会带来显著的速度优势。值得注意的是：只有3D变形会有自己
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2023-07-21 17:24:50
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1. 写在前面 硬件加速即利用GPU来完成图形相关的操作，将CPU空闲出来处理其他事务，特别是在CPU性能不足的情况下，此类操作就更必要了。在视频处理上，DXVA是微软定制的视频加速规范，而在Linux 平台上则是由NVIDIA和Intel分别提供的VDPAU和VAAPI加速规范。灵跃桌面云利用上述API可以有效加速视频解码和图像处
首先需要明确的是，什么是硬件加速？ 所谓硬件加速，指的是把某些计算工作交给专门的硬件来做，而不是和普通的计算工作一样交给 CPU 来处理。这样不仅减轻了 CPU 的压力，而且由于有了「专人」的处理，这份计算工作的速度也被加快了。这就是「硬件加速」。而对于 Android 来说，硬件加速有它专属的意思：在 Android 里，硬件加速专指把 View 中绘制的计算工作交给 GPU 来处理。进一步地再
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2023-09-19 20:42:23
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从Android 3.0开始，Android的2D渲染管线可以更好的支持硬件加速。硬件加速使用GPU进行View上的绘制操作。硬件加速可以在一下四个级别开启或关闭：ApplicationActivityWindowViewApplication级别往您的应用程序AndroidManifest.xml文件为application标签添加如下的属性即可为整个应用程序开启硬件加速：Activity级别您
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2023-07-03 16:18:55
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为了让应用在Android系统运行起来更加流畅，从3.0开始，Android 2D的绘制流程就设计为能够更好地支持硬件加速。所谓硬件加速就是使用GPU进行View上的绘制操作，从而是渲染速度更快，应用体验更加流畅。 1，启动硬件加速的方法2D画的操作，所以开启硬件加速可能会对使用自定义组件的应用程序造成影响，问题常常表现在不可见的元素异常和错误的像素渲染。为了解决这个问题And
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2023-07-26 11:26:28
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关于APP使用硬件加速的注意事项：1.硬件加速Android一直有，不过3.0之后才引入了全面的硬件加速2.硬件加速显著的缺点就是会带来4倍的内存占用3.GPU是流畅度的一大瓶颈4.好的优化必须谨慎配置cpu和gpu在ui渲染中的比重来缓解渲染压力，节省内存5.分辨率将给流畅性带来巨大压力，这会由多窗口机制成倍放大6.单个app的ui渲染不支持并行运算，多核无法带来提升，所以我们的四核其实跑时是单
