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。
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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2023-11-14 14:55:00
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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
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2023-10-10 21:51:50
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概述深度学习模型中费时的算子是往往是卷积操作，而卷积的本质是矩阵的乘加计算，所以通过硬件加速矩阵的乘加运算就能达到加速深度学习训练与推理的目标；本文旨在形象化的解释Google TPU与Nvidia TensorCore对矩阵乘加的加速过程 Nvidia TensorCore NV TensorCore 加速矩阵乘加运算示意图
Nvidia官方给出的TensorCore
一、编译环境1、目标系统：ubuntu 22.04 LTS
2、投屏器SDK下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1OJQafxm38FnbshMEu432Og
提取码：o6p3
下载下来后，输入命令cat rv1126.zip.001 rv1126.zip.002 rv1126.zip.003 rv1126.zip.004 rv1126.zip.005 > rv11
目录：一、TensorFlow使用GPU二、深度学习训练与并行模式三、多GPU并行四、分布式TensorFlow 4.1分布式TensorFlow的原理 4.2分布式TensorFlow模型训练 4.3使用caicloud运行分布式TensorFlow 深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。为了加速训练，TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计
# 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
概述前面讲到，系统进程是通过InputDispatcher将事件分发给app进程的。那么InputDispatcher的事件又是从哪里来的呢？ android是怎么收到硬件层的事件的呢？ 本文将对此进行探索。InputReader本身的答案就是在InputReader这个类中，InputReader会启动一个线程一直循环处理逻辑，主要做两件事：获取硬件设备的事件将获取到的原始数据进行处理后传递给I
# 使用 Docker 实现 NPU 的指南
随着人工智能和机器学习应用的日益普及，使用 Docker 来管理和部署 NPU（神经处理单元）的环境显得尤为重要。本文将指导您完成如何配置和运行一个 NPU Docker 容器的过程。我们将覆盖整个流程，包含每一步所需的代码和详细解释。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先概述一下整个流程，下面是所需的步骤：
| 步骤号 | 步骤描述
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
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
# PyTorch NPU版实现流程
## 1. 简介
PyTorch NPU版是一个用于利用华为昇腾AI处理器（NPU）的深度学习框架。本文将介绍如何实现PyTorch NPU版，以及每个步骤具体需要做什么。
## 2. 实现流程
下面是实现PyTorch NPU版的具体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[安装华为NPU运行环境] --> B[安装PyTor
原创
2023-11-20 09:13:21
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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，
# 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
文章目录1. PyTorch 介绍2. 张量基本操作2.1 创建张量2.2 重塑张量2.3 索引和切片2.4 数据类型转换3.深度学习相关的操作3.1损失函数3.2 层和模型3.3 优化器3.4 自动求导3.5 保存和加载模型 1. PyTorch 介绍PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究团队开发和维护。它提供了丰富的工具和接口，用于构建和训练神经网络模
什么是容器数据卷？容器之间可以使用一个数据共享技术！Docker 容器中产生的数据，同步到本地！本地的数据同样也可以同步到Docker容器内！容器之间也可以数据共享。这就是卷技术！ 目录的挂载，将我们容器的目录，挂载到Linux上面。类似数据库的数据和应用是分开的，那么这个时候不会因为误删容器，或者数据库迁移而导致数据丢失。如何使用容器数据卷？#命令测试如下
docker run -it -v
国内人工智能处理器独角兽寒武纪，在这个领域，算是走在了世界前沿，经过最近几年的迅猛发展，取得了辉煌的成果。 最近花了些时间研究了下寒武纪发表的一系列论文中介绍的NPU的结构。 记录下来，算是对最近学习内容的总结。寒武纪从2014年开始，发表了一系列的论文，博客将依次分析其中的几篇： （1）DianNao: A Small-Footprint High-Throughput Accelerat
# Android NPU 开发教程
## 介绍
欢迎来到Android NPU开发教程！本教程将指导你如何使用Android NPU开发。在开始之前，请确保你已经具备一定的Android开发经验。
## 整体流程
下面是实现Android NPU开发的整体流程：
```mermaid
pie
title 整体流程
"了解NPU技术" : 30
"选择合适的NPU平
原创
2023-10-13 06:45:48
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## NPU 跑pytorch
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能。而 NPU（神经处理单元）是一种专为加速深度学习任务而设计的处理器。本文将介绍如何在 NPU 上运行 PyTorch，以实现更快的模型训练和推理。
### PyTorch on NPU
PyTorch 提供了一个名为 `torch.distributed`
看着大家都开始搞深度学习，开始了新的尝试，最开始Tensorflow只支持Linux和Mac，其实都是Unix系统的，2016年底Tensorflow推出了Windows版本的，我先开始尝试在Linux下面安装，但是很多东西， 最后也没有装好。又尝试Windows下安装，也是很不顺利，装了4天才最终装好了。我的电脑配置：系统 ：Windows7 位
CPU ：Intel(R) Core(TM)
