作者：Mculover666 1.實驗?zāi)康?通過例程探索Vivado HLS設(shè)計流 用圖形用戶界面和TCL腳本兩種方式創(chuàng)建Vivado HLS項目 用各種HLS指令綜合接口 優(yōu)化Vivado HLS
2020-12-21 16:27:21
4357 ? HLS任務(wù)級編程第一篇文章可看這里： HLS之任務(wù)級并行編程 HLS的任務(wù)級并行性（Task-level Parallelism）分為兩種：一種是控制驅(qū)動型；一種是數(shù)據(jù)驅(qū)動型。對于控制驅(qū)動型
2023-07-27 09:22:101950 
HLS的任務(wù)級并行性（Task-level Parallelism）分為兩種：一種是控制驅(qū)動型；一種是數(shù)據(jù)驅(qū)動型。
2023-07-27 09:21:401613 
需求：由于自己目前一個 HLS 仿真腳本需要運行 1個多小時，先打算通過打印時間戳的方式找出最耗時的部分，然后想辦法優(yōu)化。
2024-02-23 09:29:031401 Habana Labs System 1H（HLS-1H）為數(shù)據(jù)中心帶來了新水平的Al計算性能和電源效率，以及大規(guī)模的可擴展性。
HLS-1Hin包含四個Gaudi HL-205 Mezzanine
2023-08-04 06:06:14
減少錯誤并更容易調(diào)試。然而，經(jīng)常出現(xiàn)的問題是性能權(quán)衡。在高度復(fù)雜的 FPGA 設(shè)計中實現(xiàn)高性能需要手動優(yōu)化 RTL 代碼，而這對于HLS開發(fā)環(huán)境生成的 RTL 代碼來說是不可能的。然而，存在一些解決方案
2024-08-16 19:56:07
“前景”的代碼是，例如：沒有優(yōu)化：（O0）這一切都很完美。一旦我使用任何其他優(yōu)化級別，如O1，編譯器就將while語句轉(zhuǎn)換為無窮循環(huán)，該循環(huán)僅將分支返回到ClrWdt，而不進行任何測試。一個完全沒用
2019-09-06 08:34:46
被充分利用；但如果使用array_reshape指令，就會使用1個BRAM將數(shù)組配置為1個4Kbit x 4。
循環(huán)展開與優(yōu)化指令
pragma HLS unroll
unroll指令能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">循環(huán)完全
2023-12-31 21:20:08
技術(shù)，軟件流水是一種對循環(huán)中的指令進行調(diào)度優(yōu)化的技術(shù)，利用軟件流水可生成非常緊湊的循環(huán)代碼。當(dāng)編譯時采用-O2或-O3級別的優(yōu)化選項時，編譯器將對程序中的循環(huán)進行軟件流水。通過軟件流水的優(yōu)化，可以大大提高循環(huán)代碼的效率，極大地實現(xiàn)指令的并行性。
2011-08-10 14:56:05
寫線性匯編程序時可不必考慮指令的延時、指令的并行、寄存器的使用和功能單元的分配等，匯編優(yōu)化器將根據(jù)代碼的情況自動確定這些信息。匯編程序優(yōu)化可通過對自動編譯生成的匯編文件進行修改而進行。匯編優(yōu)化其實就是
2011-08-10 14:56:49
的原因，分別測試是否為當(dāng)前原因?qū)е?。定位到問題后嘗試使用對應(yīng)解決方案，從而消除對應(yīng)問題現(xiàn)象。
應(yīng)用連續(xù)點擊場景下，通過計數(shù)器優(yōu)化動畫邏輯。
Tabs頁簽切換場景下，完善動畫細粒度，提高流暢表現(xiàn)。
ForEach刷新內(nèi)容過程中，根據(jù)業(yè)務(wù)場景調(diào)整鍵值生成函數(shù)。
本文主要引用參考HarmonyOS官方文檔
2025-05-19 14:36:37
Linux平臺上如何進行通用計算并行優(yōu)化
2021-03-12 07:43:40
資源。近年來，優(yōu)化技術(shù)沒有發(fā)生顯著變化，但應(yīng)用領(lǐng)域卻以顯著的速度迅速發(fā)展。在專業(yè)實踐中成功嵌入優(yōu)化的使用至少需要三個先決條件。它們包括設(shè)計問題的數(shù)學(xué)建模、計算機編程知識和優(yōu)化技術(shù)知識?，F(xiàn)在有許多特殊
2023-09-21 07:07:10
極大大小的數(shù)組，要在Cache中一次容納整個數(shù)組是有困難的，但可以將數(shù)組分為多塊，可有效降低Cache失效率。循環(huán)調(diào)度優(yōu)化在OpenMP中可對并行循環(huán)指定調(diào)度方案，以將每個迭代分配給多個工作線程執(zhí)行
2022-12-23 16:05:40
高效細粒度更新的RDD Spark IndexedRDD
2019-04-17 15:45:58
優(yōu)化時是著力于代碼中的循環(huán)的，因為循環(huán)最消耗cycle。編譯器能輸出asm文件，asm文件中有每個循環(huán)優(yōu)化后的pipeline信息。讀懂這些信息能指導(dǎo)我們消除瓶頸，進一步提升循環(huán)的效率。優(yōu)化其實是個反復(fù)
2018-12-28 11:16:01
1.實驗?zāi)康耐ㄟ^例程探索Vivado HLS設(shè)計流用圖形用戶界面和TCL腳本兩種方式創(chuàng)建Vivado HLS項目用各種HLS指令綜合接口優(yōu)化Vivado HLS設(shè)計來滿足各種約束用不用的指令來探索
2021-11-11 07:09:49
32位，這樣可以一次性處理4個8為數(shù)據(jù)，不過gps處理中需要對每個數(shù)據(jù)進行判斷而導(dǎo)致無法使用neon。如何數(shù)據(jù)可以多位一起處理，或者說多層嵌套循環(huán)有提前跳出的條件存在，并行計算優(yōu)化還是有希望。
2015-12-30 14:33:38
RTK算法原理是什么？manual中rtk算法如何優(yōu)化？
2021-09-27 06:36:37
乘法的并行特征。
與CPU串行執(zhí)行指令不同，F(xiàn)PGA可以將大規(guī)模矩陣乘法拆分成大量細粒度運算,并行 pipelines 執(zhí)行。
FPGA上的定制邏輯電路不需要頻繁訪問內(nèi)存，延遲更低。
綜合來說
2023-10-13 20:11:51
時間減少，數(shù)據(jù)處理更流暢。這讓我聯(lián)想到工業(yè)生產(chǎn)中的流水線，AI 訓(xùn)練在此處借鑒類似思路，通過優(yōu)化任務(wù)分配和流程，突破硬件限制，追求更高效率，體現(xiàn)了技術(shù)發(fā)展中持續(xù)優(yōu)化、突破瓶頸的智慧。
三、細粒度
2025-07-20 15:07:25
的個數(shù)怎么做？16位呢？如果變通。3、針對循環(huán)執(zhí)行效率的優(yōu)化循環(huán)是C語言程序中的常用語法功能，由于循環(huán)執(zhí)行的次數(shù)較多，占程序執(zhí)行時間的權(quán)重大，所以對循環(huán)的優(yōu)化是提高程序效率的關(guān)鍵點。例如，void
2021-08-16 10:50:07
上，比如讓設(shè)計者可以指定 HLS 引擎如何處理 C 代碼中識別出來的循環(huán)或數(shù)組，或是某個特定運算的延遲。這能導(dǎo)致RTL 輸出的巨大改變。因此，具有了指令的知識，設(shè)計者就可以根據(jù)應(yīng)用的需求來做優(yōu)化
2020-10-10 16:44:42
不同的同步策列，比如粗粒度鎖， 細粒度鎖和 lock-free算法時，以上兩個屬性經(jīng)常呈負相關(guān)性。圖一： 達到更高性能/可伸縮的并發(fā)通常以增加編程難度為代價Hardware Transactional
2022-08-05 15:14:36
引言在大多數(shù)程序中,循環(huán)占大部分程序執(zhí)行時間,對循環(huán)的優(yōu)化影響著整個程序的執(zhí)行效率,并且隨著多核技術(shù)的發(fā)展,并行化越來越重要,而這也是循環(huán)優(yōu)化的目標之一,因此循環(huán)優(yōu)化是現(xiàn)代編譯器不可缺少的部分.編譯器測試是保證編譯器質(zhì)量的重要手段,但由于編譯器特別是編譯優(yōu)化模塊全文下載
2010-04-24 09:51:28
發(fā)揮出來。3．3 循環(huán)展開優(yōu)化 循環(huán)展開是另一種優(yōu)化程序的方法。為了充分利用芯片內(nèi)的硬件資源，使盡可能多的指令同時并行執(zhí)行，可以采用將小循環(huán)展開的方式，使片內(nèi)資源的性能得到最大的發(fā)揮。CCS優(yōu)化編譯器
2012-04-18 10:54:27
58PIPELINE 的作用是允許在函數(shù)中并發(fā)執(zhí)行操作， 減少函數(shù)運行時間。圖 59solution2 將 mmult_hw()的 L2 for 循環(huán)進行了 PIPELINE 優(yōu)化。打開solution2
2023-01-01 23:50:04
，可看到下圖語句。圖 58PIPELINE 的作用是允許在函數(shù)中并發(fā)執(zhí)行操作， 減少函數(shù)運行時間。圖 59
solution2 將 mmult_hw()的 L2 for 循環(huán)進行了 PIPELINE 優(yōu)化
2023-08-24 14:52:17
在當(dāng)今數(shù)字化時代，嵌入式系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，從智能家居設(shè)備到工業(yè)控制系統(tǒng)，從汽車電子到可穿戴設(shè)備，它們無處不在。而在嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中，代碼優(yōu)化與壓縮技術(shù)至關(guān)重要，直接影響著系統(tǒng)的性能、成本以及
2025-02-26 15:00:37
相比，能夠為通信和多媒體應(yīng)用提供高達10倍速的更高的設(shè)計和驗證能力。Synphony HLS為ASIC 和 FPGA的應(yīng)用、架構(gòu)和快速原型生成最優(yōu)化的RTL。Synphony HLS解決方案架構(gòu)圖
2019-08-13 08:21:49
維持較低水平。還必須為員工改善工作環(huán)境，讓他們能夠在工作中發(fā)揮最佳水平。要實現(xiàn)這一切，唯一的辦法就是利用新技術(shù)、挖掘數(shù)據(jù)，對建筑系統(tǒng)進行細粒度的控制
2019-08-12 07:18:49
請問用-O3和-g加上-mt,-mh一起優(yōu)化算法，為什么運行的結(jié)果與優(yōu)化之前相比是錯誤的。如何避免打開流水線之后引起的錯誤？
2019-11-05 07:40:21
設(shè)計一個高性能的HLS, 可以用任何優(yōu)化策略，在保持函數(shù)功能的同時盡可能提高性能。希望論壇里的大神給予具體優(yōu)化的指導(dǎo)，最近幾天調(diào)試太費勁了，希望大神給予保羅loop unroll, pipeline
2016-08-27 21:11:26
指令調(diào)度簡介 指令調(diào)度是指對程序塊或過程中的操作進行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)。指令調(diào)度的目的就是通過重排指令，提高指令級并行性，使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運行。指令調(diào)度
2023-03-17 17:07:47
對蜂鳥E203內(nèi)核進行優(yōu)化可以考慮以下幾個方面：
編譯器優(yōu)化：使用適合蜂鳥E203的編譯器選項和指令集，優(yōu)化編譯器的選項和參數(shù)，開啟對硬件的特定支持，比如使用-O2等優(yōu)化選項，以提高代碼執(zhí)行效率
2025-10-21 07:55:16
各位工程師好：有幾個關(guān)于6678優(yōu)化的問題想請教一下1.在循環(huán)中調(diào)用三角函數(shù)、反三角函數(shù)如cos（） atan（）是不是會影響流水？我在DSP指令中似乎沒找到相應(yīng)的指令，請問應(yīng)該如何處理三角函數(shù)
2018-07-24 08:00:49
使用QT對Jpeg編碼與解碼功能進行優(yōu)化，可以使用openmp，neon等各種方法
2022-05-16 21:25:50
內(nèi)聯(lián)（對小型函數(shù)）。
循環(huán)優(yōu)化（如循環(huán)展開的有限形式）。
更積極的寄存器分配（變量可能不再駐留在內(nèi)存中）。
公共子表達式消除。
強度削弱等。
-O3 (最高速度優(yōu)化 / Optimization
2025-11-20 07:51:30
請問在用ARM neon指令優(yōu)化程序時，在一個for循環(huán)下，分別用int32x2_t和int32x4_t類型的指令，后者的速度并沒有按照理論上的速度更快，反而比前者慢是怎么回事呢？必須要對生成的匯編指令進行優(yōu)化嗎？
2022-10-18 11:23:27
請問在用arm neon指令優(yōu)化程序時，在一個for循環(huán)下，分別用int32x2_t和int32x4_t類型的指令，后者的速度并沒有按照理論上的速度更快，反而比前者慢是怎么回事呢？必須要對生成的匯編指令進行優(yōu)化嗎？謝謝指教。
2022-09-01 15:47:53
粗粒度并行優(yōu)化的任務(wù)級流水阻止任務(wù)級別并行性的常見情況
2021-03-09 06:58:42
之間沒有依賴，他們可以選擇在同一個Control Step里面并行執(zhí)行，或者在兩個ST里面順序執(zhí)行?！ ∵@個過程中調(diào)度的并行性由HLS編譯器，用戶指令共同作用影響著，比如編譯器會主動發(fā)現(xiàn)可以并行的優(yōu)化
2021-01-06 17:52:14
基于基因電腦克隆軟件SiClone 和可變剪接分析軟件AltSplice 的并行優(yōu)化工作，提出一種基于大規(guī)模序列比對軟件的并行優(yōu)化方案。該方案對所要進行比對分析的大規(guī)模序列庫按某種策
2009-03-29 09:43:40
17 從綜合信息管理系統(tǒng)以及軟件系統(tǒng)集成的需求出發(fā)，分析了NIST RBAC模型的局限性，在此基礎(chǔ)上對其模型進行擴充，提出ERBAC模型。該模型適用于多種客體且具體客體不確定的情況。文
2009-04-21 09:25:5616 不可逆布雷頓制冷循環(huán)的性能優(yōu)化: 基于不可逆布雷頓制冷循環(huán)模型,導(dǎo)出循環(huán)制冷率和性能系數(shù)之間優(yōu)化關(guān)系所應(yīng)滿足的方程,利用數(shù)值解,研究內(nèi)不可逆性和傳熱不可逆性對優(yōu)化性
2010-01-01 18:56:3816 提出一種新的基于AOP技術(shù)的RBAC訪問控制模型，是對傳統(tǒng)RBAC訪問控制模型的改進，突破了傳統(tǒng)RBAC模型中不具備對細分數(shù)據(jù)的訪問控制的限制。同時，本文根據(jù)面向?qū)ο蠹夹g(shù)對不同種類的
2011-10-10 10:22:4920 翼傘發(fā)電系統(tǒng)的GPU并行軌跡優(yōu)化_張利民
2017-01-08 12:03:280 在這個系列的前4篇文章“HighLevel Synthesis(HLS) 從一個最簡單的fir濾波器開始1-4”中，我們從一個最簡單的FIR濾波器，一步步優(yōu)化，得到了一個資源和Latency都比
2017-02-08 05:18:11991 
本實驗練習(xí)使用的設(shè)計是實驗1并對它進行優(yōu)化。 步驟1：創(chuàng)建新項目 1.打開Vivado HLS 命令提示符 a.在windows系統(tǒng)中，采用Start>All Programs>Xilinx
2017-02-09 05:07:111116 
基于執(zhí)行頻率的循環(huán)展開優(yōu)化方法_余小喜
2017-03-16 08:49:440 有別于我們熟悉的圖像識別，細粒度圖像分析所屬類別和粒度更為精細，本文將向讀者全面介紹這一領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。 有別于通用圖像分析任務(wù)，細粒度圖像分析的所屬類別和粒度更為精細，它不僅能在更細分的類別
2017-09-30 11:27:350 DSP并行系統(tǒng)的并行粒子群優(yōu)化目標跟蹤
2017-10-20 10:54:006 Nios定制指令的嵌入式系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計
2017-10-25 11:45:035 減少服務(wù)器繁忙時間是云計算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑，而現(xiàn)有基于繁忙時間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價，無法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時間
2017-11-23 17:39:241 可行的并行優(yōu)化方案。之后使用SCM算法驗證了所提出的并行優(yōu)化方案。在四核CPU的環(huán)境下，并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3.48倍的并行加速比，并且比原算法Matlab+C程序的運行速度快了約30倍，這說明了所提出的并行優(yōu)化方
2017-11-24 10:41:320 傳統(tǒng)情感模型在分析商品評論中的用戶情感時面臨兩個主要問題：1）缺乏針對產(chǎn)品屬性的細粒度情感分析；2）自動提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對上述問題，提出了一種細粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型
2017-12-26 10:29:250 針對目前公有云存儲系統(tǒng)中存在的數(shù)據(jù)機密性和系統(tǒng)性能問題，提出了一個安全高效的方案，并將其應(yīng)用于基于密文策略屬性基加密（ CP-ABE）的具有細粒度訪問控制的密碼學(xué)的云存儲系統(tǒng)中。在這個方案中，原始
2017-12-27 15:28:260 為應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代中組合優(yōu)化問題的求解，基于云計算框架Spark，借助其基于內(nèi)存、分布式的特定，提出一種并行蟻群優(yōu)化算法。其思路是通過將螞蟻構(gòu)造為彈性分布式數(shù)據(jù)集，由此給出相應(yīng)的一系列轉(zhuǎn)換算予，實現(xiàn)了
2018-01-02 14:11:580 針對防火墻粗粒度過濾Modbus/TCP導(dǎo)致工控系統(tǒng)存在安全威脅的問題，研究基于Modbus功能碼的細粒度過濾算法。基于Modbus TCP功能碼的特征，對其功能碼字段進行解析，實現(xiàn)基于白名單規(guī)則
2018-01-16 15:32:340 服務(wù)中，為了使用戶能夠方便快捷知道其所存在云端服務(wù)器上數(shù)據(jù)的完整性，提出了一種細粒度云存儲數(shù)據(jù)完整性檢測方法。將文件分割成文件子塊繼而分割成基本塊，通過引入雙線性對和用戶隨機選擇待檢測數(shù)據(jù)塊能無限次檢測數(shù)據(jù)
2018-02-04 10:28:380 由于DSP復(fù)雜的指令集、特有的尋址模型，以及依賴關(guān)系或者數(shù)據(jù)非對齊等原因而導(dǎo)致向量化效率不高。為了解決此問題，在基于Open64的超字并行（SLP）自動向量化編譯系統(tǒng)后端，對SLP自動向量化中的指令分析和冗余優(yōu)化算法進行了添加和改進，生成更加高效的向量
2018-02-24 15:17:590 面臨互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器端證書存儲和身份認證任務(wù)成爆炸增加的嚴峻形勢，細粒度隱私隔絕能身份追溯工作急需適用的方法。本文基于多屬性基簽名技術(shù)，將身份驗證與管理建立在多屬性認證的基礎(chǔ)之上，排除身份唯一性標識符
2018-02-24 15:50:020 作為集成電路設(shè)計領(lǐng)域現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 技術(shù)的創(chuàng)造者之一，賽靈思一直積極推廣高層次綜合 (HLS) 技術(shù)，通過這種能夠解讀所需行為的自動化設(shè)計流程打造出可實現(xiàn)此類行為的硬件。賽靈思剛剛推出了一本專著，清晰介紹了如何使用 HLS 技術(shù)來創(chuàng)建優(yōu)化的硬件設(shè)計。
2018-11-10 11:01:053178 針對細粒度圖像分類方法中存在模型復(fù)雜度較高、難以利用較深模型等問題，提出深度模型遷移（ DMT）分類方法。首先，在粗粒度圖像數(shù)據(jù)集上進行深度模型預(yù)訓(xùn)練；然后，使用細粒度圖像數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練模型
2019-01-18 17:01:505 我們將繼續(xù)介紹 Vivado HLS 所支持的 “for循環(huán)” 的優(yōu)化方法。在默認情況下，Vivado HLS 并不會對順序執(zhí)行的 for 循環(huán)優(yōu)化為并行執(zhí)行，LOOP_MERGE 約束提供了這樣一種可能：for 循環(huán)并行執(zhí)行。本講結(jié)合案例介紹了循環(huán)合并的三個主要規(guī)則。
2019-08-01 16:59:213256 本文對基于深度學(xué)習(xí)的細粒度圖像分析進行了綜述，從細粒度圖像識別、檢索和生成三個方向展開論述。
2019-07-23 16:04:413765 細粒度圖像分析所面臨的任務(wù)是分析和處理某個類別目標下的一系列子類別的問題，例如狗的類別下包含了各種不同外形、顏色、身材的狗。這一任務(wù)最大的挑戰(zhàn)在于子類間的差異很小，而在同一類別中的對象卻因為姿態(tài)、大小或者位置呈現(xiàn)出較大的差別。
2019-08-02 14:29:005631 如何正確使用MDK-ARM優(yōu)化功能，以及優(yōu)化之后帶來的影響
2020-02-28 15:17:529794 
Unroll 指令在 for 循環(huán)的代碼區(qū)域進行優(yōu)化，這個指令不包含流水線執(zhí)行的概念，單純地將循環(huán)體展開使用更多地硬件資源實現(xiàn)，保證并行循環(huán)體在調(diào)度地過程中是彼此獨立的。
2021-01-14 09:41:313250 HLS 優(yōu)化設(shè)計的最關(guān)鍵指令有兩個：一個是流水線 (pipeline) 指令，一個是數(shù)據(jù)流(dataflow) 指令。正確地使用好這兩個指令能夠增強算法地并行性，提升吞吐量，降低延遲但是需要遵循一定的代碼風(fēng)格。
2022-02-09 09:53:293284 
HLS 優(yōu)化設(shè)計的最關(guān)鍵指令有兩個：一個是流水線 (pipeline) 指令，一個是數(shù)據(jù)流(dataflow) 指令。正確地使用好這兩個指令能夠增強算法地并行性，提升吞吐量，降低延遲但是需要遵循一定的代碼風(fēng)格。
2021-02-01 06:28:147 對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面的并行子空間優(yōu)化算法及其在無人機總體方案設(shè)計優(yōu)化中的應(yīng)用進行了研究。并行子空間優(yōu)化算法將多學(xué)科耦合的無人機設(shè)計優(yōu)化問題分解為不同的子空間問題，在不同的子空間中建立各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)面，通過響應(yīng)
2021-03-01 16:12:207 在本文中，我們將重點放在如何能夠在不需要特殊的庫或類的情況下修改代碼風(fēng)格以實現(xiàn)C代碼實現(xiàn)并行性。Xilinx HLS 編譯器的顯著特征是能夠?qū)⑷蝿?wù)級別的并行性和流水線與可尋址的存儲器 PIPO或 FIFO相結(jié)合。
2021-03-02 06:19:0612 推薦、產(chǎn)品輔助決策、公司政府的輿情監(jiān)測、服務(wù)評價等等。本文主要介紹情感分析的概念、應(yīng)用、任務(wù)和方法，進一步會介紹華為云在細粒度情感分析方面的實踐，包括屬性級情感分析和觀點四元組分析。 主要內(nèi)容包括： 文本情
2021-03-08 10:40:152391 性的方法。在計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)（CUDA）下，對相關(guān)相干K分布雜波算法進行多任務(wù)串-并行分析，采用 CUBLAS庫對細粒度卷積計算進行優(yōu)化，利用 Openmp+CUDA多任務(wù)調(diào)度機制改進粗粒度任務(wù)并行計算，以提高CPU-GPU利用率并減少數(shù)據(jù)等待時間。實驗結(jié)果表明
2021-03-17 09:57:1212 細粒度圖像識別的目標是對細粒度級別的物體子類進行分類，由于不同子類間的差異非常細微，使得細粒度圖像識別具有非常大的挑戰(zhàn)性。目前細粒度圖像識別算法的難度在于如何定位細粒度目標中具有分辨性的部位以及
2021-04-20 11:25:073 文中研究了化妝領(lǐng)域中基于文本的細粒度視覺推理問題，具體探究了一個新穎的多模態(tài)任務(wù)，即根據(jù)有序的化妝步驟描述，對化妝過程中打亂順序的人臉圖片進行排序。針對這個新穎的任務(wù)，通過數(shù)據(jù)的處理和分析，提岀了
2021-04-23 14:15:431 基于知識圖譜的問答中問句侯選主實體篩選步驟繁瑣，且現(xiàn)有多數(shù)模型忽略了問句與關(guān)系的細粒度相關(guān)性。針對該問題，構(gòu)建基于 BILSTM-CRF的細粒度知識圖譜問答模型，其中包括實體識別和關(guān)系預(yù)測2個部分
2021-06-03 11:25:034 ，完成了三維聲彈性應(yīng)用軟件（THAcoustic）的多級并行和優(yōu)化。優(yōu)化技術(shù)包括循環(huán)分裂、循環(huán)合并、直接內(nèi)存存取（DMA）、通信和計算的相互隱藏、基于神威太湖之光的向量化（SⅠD）等方法。測試結(jié)果表明：三維聲彈性多級異構(gòu)并行具
2021-06-04 16:00:342 細粒度領(lǐng)域自適應(yīng)問題是一個重要的實際應(yīng)用問題。當(dāng)研發(fā)人員需要為某個特定主題提供翻譯服務(wù)（比如為某個主題的會議提供翻譯）時，往往需要在特定的細粒度領(lǐng)域上取得更好的翻譯性能。
2022-04-26 10:08:301891 細粒度分類任務(wù)與常規(guī)的分類問題不同，它希望分類器能夠看到不同類別之間的細微差異。當(dāng)前流行的細粒度方法通常從兩個方面設(shè)計以洞察到更加細微的特征：“更有區(qū)分度的表征學(xué)習(xí)”與“定位特征顯著的部分”。然而，學(xué)習(xí)更有區(qū)分度的圖像表征本身
2022-05-13 16:54:063373 
本文給大家提供利用axi_master接口指令端的幾個靜態(tài)參數(shù)的優(yōu)化技巧，從擴展總線接口數(shù)量，擴展總線位寬，循環(huán)展開等角度入手。最核心的優(yōu)化思想就是以資源面積換取高帶寬的以便并行計算。
2022-07-01 09:39:142398 Leptos 是一個全棧、同構(gòu)的 Rust Web 框架，利用細粒度的響應(yīng)式來構(gòu)建聲明性用戶界面。
2022-10-17 09:58:571748 Hawkeye 是一個基于 PyTorch 的細粒度圖像識別深度學(xué)習(xí)工具庫，專為相關(guān)領(lǐng)域研究人員和工程師設(shè)計。目前，Hawkeye 包含多種代表性范式的細粒度識別方法，包括 “基于深度濾波器”、“基于注意力機制”、“基于高階特征交互”、“基于特殊損失函數(shù)”、“基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)” 以及其他方法。
2022-11-06 20:26:401960 后面的計算都是三個時鐘周期計算出一個值，因此對一次循環(huán)來說，Loop Iteration Latency為3，Loop Iteration Interval也是3，Loop Latency是9
2023-05-05 15:48:161285 
在Verilog中，for循環(huán)是并行執(zhí)行的。Verilog是一種硬件描述語言，用于描述和設(shè)計數(shù)字電路和系統(tǒng)。在硬件系統(tǒng)中，各個電路模塊是同時運行的，并且可以并行執(zhí)行多個操作。因此，在Verilog中
2024-02-22 16:06:234364 News！Helix Core通過ISO 26262認證，符合汽車系統(tǒng)開發(fā)所需的安全和可靠性標準，助力汽車軟件安全合規(guī)！具備無限可擴展性、細粒度安全性、文件快速訪問...是眾多汽車OEM和供應(yīng)商的首選版本控制工具。
2024-11-12 14:41:331533 
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠捕捉時間序列中的動態(tài)特征。然而，RNN在訓(xùn)練過程中可能會遇到梯度消失或梯度
2024-11-15 09:51:551153 本期Kiwi Talks將從集群Scale Up互聯(lián)的需求出發(fā)，解析DeepSeek在張量并行及MoE專家并行方面采用的優(yōu)化策略。DeepSeek大模型的工程優(yōu)化以及國產(chǎn)AI 產(chǎn)業(yè)鏈的開源與快速部署預(yù)示著國產(chǎn)AI網(wǎng)絡(luò)自主自控將大有可為。
2025-02-07 09:20:282833 
在之前的文章中，我們探討了可能影響AD小規(guī)模中斷的因素，例如意外刪除對象等，以及為何快速、細粒度的恢復(fù)至關(guān)重要。
2025-07-29 15:07:24673 DeepSeek-V3 / R1 等模型采用大規(guī)模細粒度混合專家模型 (MoE) 架構(gòu)，大幅提升了開源模型的質(zhì)量。Llama 4 和 Qwen3 等新發(fā)布的開源模型的設(shè)計原則也采用了類似的大規(guī)模細粒度 MoE 架構(gòu)。但大規(guī)模 MoE 模型為推理系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn)，如高顯存需求和專家間負載失衡等。
2025-09-06 15:21:111030 
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