所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。 传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。 比如，自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况，但是如果是当前的CPU去算，那么估计车翻到河里了还没发现前方是河，这是速度慢，时间就是生命。如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GP
1.2CPU和GPU的设计区别 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构
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2021-06-29 16:18:58
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FPGA笔记1-ARM单片机和FPGA有什么区别–ARMFPGA总线结构哈佛总线或冯诺依曼结构查找表执行方式串行执行并行执行运行层面软件硬件所用语言C或汇编Verilog HDL/VHDL概念上 ARM是应用，FPGA是芯片设计，前者是软件，后面是硬件，ARM就像单片机，但是它本身的资源是生产厂家固定了的，可以把它看成一个比较优秀的单片机来使用。而 FPGA 需要通过自己编程，让它具备一切你想让
GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重，所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU，它
CPU、内存、硬盘、显卡、显示器之间的关系它们之间的关系可以通过一个例子来说明。比如一部电影是怎样运行的？（1）电影是如何运行的？ 首先双击这部电影，“双击”是操作系统提供的一个操作。电影本身是放在硬盘上的，当我们通过鼠标对它进行操作后，操作系统就会将硬盘上的这部电影拷贝到内存中。为什么要拷贝到内存中？，因为CPU不能直接处理硬盘上的数据，所以要先将硬盘上的数据拷贝到内存中进行处理。处理的结果
目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing Unit，而GPU的全称是Graphics Processing Unit。在
Android下的SD卡驱动与标准LINUX下的SD卡驱动好像没有太大的区别，这里就以高通的ANDROID 2.3以代表，来简要分析一下LINUX下SD卡驱动的写法。由于小弟的技术有限，分析的有错的地方，请大家指正，可以共同学习。 一．最先来理清一下SD、MMC与SDIO的一些基本概念： (1) MM
CUDA中确定你显卡的thread和block数在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了.硬件方面总结首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute
如何理解ARM、STM32、51单片机，Intel之间的关系？ 1、STM32是使用了ARM核的MCU； 2、其实除了STM32，ARM核的使用范围很广，TI与Freescale也有使用ARM核的MCU与SOC。我们通常把使用ARM核作为核心运算功能的片上系统叫做ARM芯片，于是对ARM芯片的开发，就是题主所说的ARM编程。 4、由于ARM芯片在使用上其实大同小异，同时STM32芯片推
CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行。CPU 调用Direct3D和OpenGL的绘图函数来绘图时，这些指定不会被GPU马上运行，而是存放在某一块内存中，这快内存称为Command Buffer。GPU会一直从Command
GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
概述如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。下面为大家详细的介绍关于显存是什么。作用如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。我们在显示屏上看到的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至32甚至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些数据必须通过显存来保存，再交由显示芯片和CPU调配，最后把运算结果转化为图形输出到 显示器 上。显存和主板内存一样，执行
ONNX MLIR方法MLIR中的开放式神经网络交换实现。Prerequisitesgcc >= 6.4libprotoc >= 3.11.0cmake >= 3.15.4在UNIX上安装MLIR首先，安装MLIR（作为LLVM-Project的一部分）:git clone https://github.com/llvm/llvm-project.git# Check out a
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2021-04-21 09:44:28
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【GiantPandaCV】前几天洪滨介绍了他们PLTC的Buddy MLIR项目，感觉是一项比较有趣的项目。
原创
2022-06-07 21:10:49
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适用于ChromeOS/Android的硬件加速视频编解码中期检查报告 从得知有幸参加夏令营到现在差不多有一个月了。在这一个月内，经过不断的阅读文献以及和导师的交流，对整个项目有了一个比较清晰的认识，下面谈谈个人对项目的一些认识以及总结这一个月所做的工作。 视频解码是非常消耗CPU的一个任务，尤其是1080P这种高分辨率的高清节目
PC寄存器（1） 部件功能：当执行一条指令时，首先需要根据PC中存放的指令地址，将指令由RAM读取至指令寄存器IR中，此过程称为“取指令”，与此同时，PC中的地址自动加1。跳转指令如JMP、JZ、JC让程序跳转至指定地址去执行，这时PC需要装载跳转地址。（2） 接口设计： 输入： Ld_pc: 加载pc控制信号 In_pc: pc加一控制信号 Clk：时钟信号 A[7…0]数据输入端口 输出： C
1、计算量MACC与FLOPMACC：表示一次乘法累加。FLOP：表示计算量，比如一次乘法或加法运算。FLOPs为FLOP单位，因此1 MACC=2 FLOPs我们通常统计计算量使用FLOPs（浮点运算数），但是这里我们使用MACCs或乘法累加数。理论计算量用FLOPs表示，关系到算法速度，大模型的单位通常为G，小模型通道为M。注意两点：理论计算量通常只考虑只考虑CONV和FC等参数层的计算量，忽
在网上找了很多关于运行tf-faster-rcnn的资料，首先感谢这位博主的博文对我的帮助很大，本文主要是对我遇到的一些问题进行修改，方便以后使用，废话不多说直接进入正题。系统 ：ubuntu 16内存：16GGPU：GTX1070ti代码链接：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.gitFaster rcnn的个人理解请转到：1.下载代码$
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？
对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。
微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。
测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。 进程和线程的关系： (1)一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。 (2)资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。 (3)处理机分给线程，即真正
