此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
AD7606是ADI公司的16位、8通道同步采样AD芯片，并行采样率高达200KSPS（AD7616是16位、16通道、1MSPS）。在电力线路测量和保护系统中，需要对多相输配电网络的大量电流和电压通道进行同步采样，AD7606是目前电力系统中最常用的ADC采样芯片之一。
APPML（Accelerated Parallel Processing Math Library ）和Bolt（C++ template library OPENCL）两大项目主要技术负责人Kent Knox（AMD任职已有15年）在AMD开发者博客上发表博文称，目前，AMD将加速并行处理数学库开源，内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上，同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上，命名为clMath，
大家可以访问：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
北京时间 3 月 4 日，PyTorch 官方博客发布 1.8 版本。据官方介绍，新版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程。
近日，Facebook发布了PyTorch 1.8新版本，加入了对AMD ROCm的支持，可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
摘要总结：本文主要分析了TensorFlow GPU版本的代码实现，包括其架构和流程。文章首先介绍了TensorFlow GPU的基本情况和特点，然后详细讲解了GPU版本的代码实现，包括Kernel、Stream、OP和CUDA等部分。最后，文章给出了一些使用GPU进行运算的例子，并介绍了如何调用CUDA的代码。
【编者按】目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
学习高级 JAX 使用的一种很好的方法是看看其他库如何使用 JAX，它们如何将库集成到其 API 中，它在数学上添加了什么功能，并且如何在其他库中用于计算加速。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
在进行科学计算或深度学习等任务时，我们经常会使用一些优化库，如Intel Math Kernel Library (MKL)。然而，有时在运行程序时可能会遇到以下错误信息：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll。这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
有关 OFDM 相关理论知识及仿真参考我之前写过的博客：OFDM原理及MATLAB仿真
本文讲解了 OFDM 相关概念及原理，并通过 MATLAB 仿真模拟一个 OFDM 时域及频域波形图。
作者：Yi Ren、Yangjun Ruan、Xu Tan、Tao Qin、Sheng Zhao、Zhou Zhao、Tie-Yan Liu
昨日，PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性，如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换（FFT）的新型 API 等。
PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API，如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练的重要更新。
最近着手把CSK移植到DSP中，先看一些DSP中图像处理的一些例子，第一件事当然就是怎么把图像数据倒入CCS工程中了，去年倒是用过一点CCS，再拿起来已经忘得差不多了，这篇文章主要记录一些学习的过程：
0.能找到这篇文章，说明对ofdm已经有一点了解，所以其原理就不再赘述，这篇代码的目的只是希望能对ofdm整个过程有一个理解；
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
AI科技评论按：目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
创龙科技SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。核心板内部DSP与FPGA通过SRIO、EMIF16、I2C通信总线连接，并通过工业级高速B2B连接器引出千兆网口、PCIe、HyperLink、EMIF16、GTX等高速通信接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。
本文转载自 腾讯架构师 FPGA、FPL、FCCM和FPT并称FPGA领域四大顶级会议。其中，FPGA会议是FPGA领域最重要的顶级会议，旨在展现与FPGA技术相关所有领域的最新进展，如基本逻辑电路和架构、计算机辅助设计、高层次综合、工具和模型、处理器和系统、测试方法、应用开发等。 2月25-27日，FPGA 2018依旧在美国加州的Monterey召开，今年是第26届。在本次会议中，共录用26篇long paper，6篇short paper，以及32篇poster。在提交论文的专题应用中，Deep L
在2016全球超算大会(SC16)上， AMD（纳斯达克股票代码：AMD）宣布推出新版Radeon开放计算平台（ROCm），其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持，全新数学库和基础雄厚的现代编程语言，旨在加速高性能，高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU，包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU，CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU，巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从7月份CUDA 11发布以来，就陆陆续续听到了网友类似的吐槽： 这正说着，10月27日，PyTorch团队发布了PyTorch 1.7，终于能支持CUDA 11了，可喜可贺（狗头）。 除此之外，这次1.7的版本，也带来了许多功能的更新和稳定。 在更新上，有了许多新的应用编程接口，如支持与NumPy兼容的快速傅立叶变换的操作及性能分析工具。 此外，分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练也有了重大的更新，在Window
傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。
声音检测传感器 1块 （咪头+放大电路 可以网上买现成的模块，也可根据后文提供的原理图自己做）
2019 年，「事件视界望远镜」团队拍下了第一张黑洞照片。这张照片并非传统意义上的照片，而是计算得来的——将美国、墨西哥、智利、西班牙和南极多台射电望远镜捕捉到的数据进行数学转换。该团队公开了所用代码，使科学社区可以看到，并基于此做进一步的探索。
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改，但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术：高动态范围成像，无缝克隆，脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意，在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术（修复和去噪）。
前面对 OFDM 的学习及了解还是比较浅显的，例如没有考虑到其中涉及的技术，例如保护间隔、信道编码、扩频、导频相关技术，本文通过学习这些技术，并进行 OFDM 的完整仿真过程。
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
今天，我们正式发布 PyTorch 1.7，以及升级的域库。PyTorch 1.7版本包括了一些新的 API，比如对兼容 numpy 的 FFT 操作的支持、性能分析工具以及对分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。此外，还有一些特性移到了 stable 状态，包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象实现的扩展、 RPC 中的用户异步函数以及 torch.distributed 中的其他一些特性，如 Per-RPC 超时、 DDP dynamic bucketing 和 RRef helper。
在使用Ubuntu操作系统下进行深度学习开发时，有时候可能会遇到include/darknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory的错误。这个错误通常是由于缺少CUDA相关的头文件导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
从读书开始时的EPLD到大学毕业时的FPGA，一晃多年，仿若回到原点，只是很多的技能都似随风而逝，现在从IoT领域试图找回一些原来的影子，也许是为了忘却的纪念，也许是因为FPGA在物联网中有着它自己的天地。
OFDM Carrier Allocator 是 OFDM 子载波分配模块，也即串并转换模块。该模块的作用是给每个子载波分配相应的值，数据相应地实现串并转换。本文记录其底层 C++ 代码实现。
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
2、实时性要求非常高的地方，需要汇编语言，比如FFT算法。有关介绍移步：STM32单片机-输入捕获、FFT测频。
在单个处理器上处理图所需的时间是T_1 = W，在无限多个进程上处理图所需的时间是。计算中的平均并行度是，在个处理器上的执行时间受限于：
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。
卷积神经网络 (CNN) 得到了广泛的应用并且事实证明他是非常成功的。但是卷积的计算很低效，滑动窗口需要很多计算并且限制了过滤器的大小，通常在 [3,3] 到 [7,7] 之间的小核限制了感受野（最近才出现的大核卷积可以参考我们以前的文章），并且需要许多层来捕获输入张量的全局上下文（例如 2D 图像）。图像越大小核的的表现就越差。这就是为什么很难找到处理输入高分辨率图像的 CNN模型。
卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。
导读：算法是整个计算机科学的基石，是计算机处理信息的本质。从开创算法分析这一领域的高德纳、Amazon的“首席算法官”乌迪·曼伯尔，到发明快速排序算法托尼·霍尔，本文介绍了对AI、以及整个计算领域影响深远的十位算法大师。
向一群深度学习从业人员询问他们选择的编程语言，无疑您会听到很多关于Python的知识。另一方面，询问他们的入门机器学习库，您很可能会获得混合使用TensorFlow和PyTorch的两个库系统的图片。虽然有很多人可能都熟悉这两种方法，但是在机器学习（ML）的一般商业应用中，往往倾向于使用TensorFlow进行控制，而在人工智能/ ML中的研究项目则 大多使用PyTorch。尽管去年发布的TensorFlow 2.0中 默认引入了急于执行的功能，并且这两个库之间存在着显着的融合 ，并且可以使用以下方法构建静态可执行模型 Torchscript，大多数似乎大部分都坚持使用。
大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。大数据使分析师和数据专家有机会获得更好的见解，进行更明智的决策，但是它同时也会带来许多的挑战：可用的内存可能无法足以处理大数据集，可能需要花太久的时间进行处理或可能流动太快而无法存储标准算法通常不能以合理的时间或内存来处理大数据集等等。
目前京东实时计算平台已经发展到了一定规模，且在 Flink 的应用上也积累了很多经验与反思。本次我们专访了京东数据分析优化部的算法工程师张颖老师，期待能从京东落地 Flink 的过程中获得一些应用 Flink 的经验和启发。
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文及之后的几篇文章将详细介绍振动耐久试验的几种常用试验类型。”
在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT)，以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征，但是算法计算量大，耗时长，不利于计算机实时对信号进行处理。因此导致DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中，直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT被发现，离散是傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用。需要强调的是，FFT并不是一种新的频域特征获取方式，而是DFT的一种快速实现算法。
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