异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题,阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN(Mobile Neural Network),用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求,算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型,转成端上推理引擎MNN所使用的格式,调用MNN在移动端上进行推理,也就是在移动端上部署。
Mac OS X 背后的故事(九)半导体的丰收 半导体的丰收(上) 在美国宾夕法尼亚州的东部,有一个风景秀美的城市叫费城。在这个城市诞生了一系列改变世界的奇迹:第一个三权分立的国家——美立坚合众国,就在第五街的路口诞生;举世闻名的费城交响乐团,1900年在市中心的 Academy of Music 奏响了他们的第一个音符。而写这篇文章时,我正坐在三十四街的宾夕法尼亚大学计算机系的一楼实验室,面前摆放着世界上第一台电子计算机——ENIAC。 1946年 2 月 14 日,ENIAC 问世,每秒可运行
大内核锁(BKL)现在已经成为了一个遥远的记忆,但在那么多年里,它都是内核开发社区面临的一项棘手问题。然而 BKL 的终结并不意味着内核没有其他有问题的锁。近来,已经有一些关注转向了软中断锁(software-interrupt lock)或“下半部锁”(bottom half lock),因为它可能会在实时系统上导致延迟。Frederic Weisbecker 正在采取最新行动来减小这个锁的影响范围,该方法就是基于移除 BKL 时所采取的方法。
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陈桦 编译自 HPCWire 量子位 出品 | 公众号 QbitAI FPGA编程很难,需要用到专业编程语言,例如Verilog和VHDL。 降低编程难度是推动FPGA普及的关键,而这也是英特尔等FP
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置,所以尽量编写在inux下编写,同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中,C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中,会大量的使用到线性代数,为了省去手动写遍历去遍历代码,需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
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。“煮酒言欢”进入IC技术圈,这里有近50个IC技术公众号。
每周推荐的最新 Chat Top10 没有固定主题,仅仅是编辑部参考多方评分和反馈挑选出来的好文章,不一定适合你的口味,建议小心食用~
本文是由来自上海交通大学 Apex 实验室的本科生 Lianmin Zheng 发表于 TVM 的一篇博客,文中阐述了如何使用 TVM 优化移动端上的 ARM GPU 的深度学习。 AI 研习社对原文
事务有4个特性,一般都称之为ACID特性,简单记为原一隔持(谐音:愿意各吃,即愿意各吃各的),如下表所示:
NameNode 的内存占用与 HDFS 中的目录数量、文件数量以及块数量有关,随着目录和文件数量的增多,可以通过调大 NameNode 堆内存的方式来解决内存不足的问题,但毕竟物理内存是有上限的,不可能无限增大,还有其他什么好办法呢?
【新智元导读】华盛顿大学陈天奇团队的深度学习自动优化代码生成器TVM发布更新,不需要写一行Javascprit代码,直接就能将深度学习模型编译到WebGL,然后在浏览器运行。 今天,华盛顿大学陈天奇团队开发的TVM发布了更新,不需要写任何JavaScript代码,直接就能把深度学习模型编译到WebGL/OpenGL,然后在浏览器运行。 深度学习离不开TensorFlow,MXNet,Caffe和PyTorch这些可扩展深度学习系统,但它们大多专门针对小范围的硬件平台(例如服务器级GPU)进行优化,要适应其他
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
近期,腾讯云 Serverless 云函数发布了并发管理能力升级版,提供了 3 个维度的并发额度管理的功能。该功能究竟提供了哪些能力,有哪些使用场景?本文将为您全方位解读并发管理功能,并对多种使用场景提供配置建议。 背景介绍 原先,创建一个函数,默认具有300的并发数量上限。针对小的低频业务,300 的并发值足够使用。但是遇到业务量上涨、支撑大型运营活动等大并发的情况,开发者就需要通过提工单联系平台方,申请提升函数并发额度。这样可能导致: 每遇到一次大并发,就需要联系一次平台方来提升配额,时效性弱。 申请
在面对大规模计算密集型算法时,MapReduce范式的表现并不总是很理想。为了解决其瓶颈,一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品——它将通过利用GPU的运算能力,为Hadoop任务带来显著的提升。 ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行”。它的最终产品是一项与亚马逊Elastic MapReduce类似的服务,只不过不同之处在于它将利用EC2 GPU实例类型
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力,在CUDA退出后仓促应对,使用了开放式的OPENCL架构,其中对CUDA应当说有不少的模仿。开放架构本来是一件好事,但OPENCL的发展一直不尽人意。而且为了兼容更多的显卡
2018年12月,经过嘉维蓝鲸项目组近半年的努力奋战,太平集团成功上线了蓝鲸研发运营一体化平台,实现了IT运维全流程标准化和调度自动化,并取得了如下收益:
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
开发运维工具与软件开发领域的最佳实践密切相关,也与必要的规范密切相关。在整个开发生命周期涉及到一大批新旧工具,从规划、编码、测试、发布到监控。本文介绍你应该考虑添加到工具箱中的20种开发运维工具,供大
发运维工具与软件开发领域的最佳实践密切相关,也与必要的规范密切相关。在整个开发生命周期涉及到一大批新旧工具,从规划、编码、测试、发布到监控。本文介绍你应该考虑添加到工具箱中的20种开发运维工具,供大家参考。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月,华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端,而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。 那么到底什么是 TVM 呢? 陈天奇在论文(https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf)中解释到,TVM 其实是一个端到端优化堆栈,可以降低和调整深度学习工作负载,以适应多种硬件后
活动图(activity diagram)是阐明了业务用例实现的工作流程。业务工作流程说明了业务为向所服务的业务主角提供其所需要的价值而必须完成的工作,业务用例由一系列活动组成,他们共同为业务主角生成某些工件。工作流程通常包括一个基本的工作流程和一个或多个备选工作流程。工作流程的结构使用活动图来进行说明。
大家好!我是赵军,现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作,两年多前加入FFmpeg社区,2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer,主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP,主打高效、准确的“听歌识曲”,“扫描识别MV”功能,这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge ),可以减少计算时间,改善用户体验,但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力,例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
本文介绍了FPGA云在云计算2.0时代作为“芯”力量的重要性,主要内容包括FPGA云技术的基本定义、发展历程、市场前景、典型应用场景以及FPGA云技术的核心优势。同时,本文还探讨了FPGA云在云计算领域的应用前景,认为FPGA云技术将逐渐替代传统的ASIC云技术,并引领云计算行业进入一个全新的时代。
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后,终于可以应用到具体场景,但是,突然发现不知道怎么调用自己的模型,更不清楚怎么去部署模型!
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎,同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中,有一个实验相当成功。在此,我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,与现有的 OpenGL 后端相比,其在适当大小的神经网络(为 GPU 提供足够的工作负载)的推理速度可提升高 2 倍。
(1) 间断性 在多道程序设计的环境下,程序是并发执行的,由于它们共享系统资源,以及为完成同一项任务而相互合作,致使在这些并发执行的程序之间形成了相互制约的关系。 相互制约导致并发程序具有“执行-暂停-执行”这种间断性的活动规律。 (2) 失去封闭性 程序在并发执行时,多道程序共享系统的资源,因而这些资源的状态由多道程序来改变,程序运行失去封闭性。一程序的运行受到其他程序的影响。
Job用于批量处理短暂的一次性任务,并保证指定数量的Pod成功结束。 K8S支持以下几种方式:
在《上篇》中,我通过一个具体的实例演示了WCF服务宿主的同步上下文对并发的影响,并简单地介绍了同步上下文是什么东东,以及同步上下文在多线程中的应用。那么,同步上下文在WCF并发体系的内部是如何影响服务操作的执行的呢?这实际上涉及到WCF的一个话题,即线程的亲和性(Thread Affinity),本篇文章将为你剖析WCF线程亲和机制的本质。 一、WCF线程亲和性(Thread Affinity) 对于服务端来说,WCF消息监听和接收体系通过IO线程池并发的处理来自客户端的服务调用请求,所以并发抵达的服务
Autoware受BSD许可证保护。请自行负责使用。为了安全使用,我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。如果您使用Autoware与真正的自主车辆,请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。
Windows下可以通过批处理脚本完成批处理任务,脚本运行完毕后任务即可终止,从而实现批处理任务运行工作,类似的任务如何在kubernetes中运行呢?答案是Jobs,Jobs是kubernetes中实现一次性计划任务的Pod控制器—JobController,通过控制Pod来执行任务,其特点为:
多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业),以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。
java对线程的支持其实是一把双刃剑。虽然java提供了响应的语言和库,以及一种明确的跨平台内存模型(该内存模型实现了java中开发“编写一次,随处运行”的并发应用程序),这些工具简化了并发应用程序的开发,但同时也提高了对开发人员的技术要求,因为在更多的程序中会使用线程。当线程还是一项鲜为人知的技术时,并发性是一个“高深的”主题,但现在主流开发人员都必须了解线程方面的内容,同时也带来了一定的风险:
上篇文章 我们介绍了 Java 内存运行时区域的各个部分,其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈三个区域随线程而生,随线程而灭,在这几个区域内就不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了。
多线程模块能够更加高效得完成任务,但是在PyQt 应用程序中实现多线程可以使用 Qt 的线程模块(QThread)或者 Python 的 threading 模块。两者各有优劣,具体选择取决于项目需求和个人偏好。下面我们将以案例来说明两种模块具体得优缺点。
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在3D创作领域,Blender是一款有名的开源开发软件。在里面,设计者可以创作包括静态图片与3D动画在内的多种3D视觉内容,甚至可以利用Cycles渲染器来运行光线追踪算法,以渲染出电影级逼真场景。因此它在影视、游戏设计等领域很受欢迎。
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进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行。注意关键字切换,自然是切换,那么这就涉及到了状态的保存,状态的恢复,加上任务A与任务B所需要的系统资源(内存,硬盘,键盘等等)是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源,怎样去识别任务A和任务B等等。登登登,进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源,标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度,进程状态的记录,恢复,切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位,进程占用的资源有:地址空间,全局变量,文件描述符,各种硬件等等资源。
进程是指正在运行的程序,它是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。在计算机中,每个进程都有自己的地址空间、堆栈、文件描述符、环境变量等,每个进程之间相互独立,互不干扰。
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作为WCF中一个核心概念,终结点在不同的语境中实际上指代不同的对象。站在服务描述的角度,我们所说的终结点实际上是指ServiceEndpoint对象。如果站在WCF服务端运行时框架来说,终结点实际上指代的是终结点分发器(EndpointDispatcher)。而ServiceEndpoint与EndpointDispatcher是一一匹配的,并且前者是创建后者的基础。而终结点分发器具有自己的运行,即分发运行时(DispatchRuntime)。 目录 一、终结点分发器(EndpointDisp
一个 CronJob 对象类似于 crontab (cron table)文件中的一行。它根据指定的预定计划周期性地运行一个 Job,格式可以参考 Cron 。
上一篇博文《OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译》详细描述了如何编译OpenCL ICD Loader。OpenCL ICD Loader自带了测试程序,成功编译后可以根据源码根目录下README.txt的说明运行测试程序来验证Loader是否可以正常工作:
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
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