数据突发长度(burst length) 在讲解如何去计算FIFO深度之前，我们来理解一个术语burst length，如果你已经了解了可以跳过。...，因此只有在突发数据传输过程中讨论FIFO深度才是有意义的。...要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走。也就是说FIFO的最小深度就等于没有被读走的数据个数。...下面来计算FIFO最小深度，连续写入80个数据最快所需要时间 = 1/80MHz * 80 = 1000ns 从FIFO中读出一个数据至少所需时间 = (1/50MHz) * (10/8) = 25ns...，要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走； 由于FIFO空满标志位的判断延迟，在实际应用中需要预留一些余量。
由于平时我们工作中，FIFO都是直接调用IP核，对于FIFO深度选择并没有很在意，而在笔试面试过程中，经常被问及的问题之一就是如何计算FIFO深度。...缓存开大了会浪费资源，开小了会丢失数据，如何去计算最小FIFO深度是本文的重点。 本文涵盖了FIFO最小深度计算所有情况： ?...因此可以认为这种情况下写数据的传输是“突发Burst”的，即写操作并不连续； 要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走。...因此，考虑case - 4来进行进一步的计算。...，读写的速率应该相差最大，也就是说需要找出最大的写速率和最小的读速率； 不管什么场景，要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走； 由于FIFO空满标志位的判断延迟，
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dis_t=1649220570&vid=wxv_2225796463496871941&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 双目相机如何计算深度...《计算机视觉的第一原理》是由哥伦比亚大学工程与应用科学学院计算机科学系教师Shree Nayar主持的系列讲座。...计算机视觉是制造“看”的机器的企业。这个系列集中于视觉中物理和数学基础，是为没有计算机视觉知识的学生、实践者和爱好者设计的。
但配置如此强大的计算机集群并不是一件容易的事情，如果有一台服务器忽然当机（如果你同时使用1000台机器，这种事情几乎每天都会发生），就会减小准确性。...吴恩达透露，这是深度学习世界里众多问题之一，如今大数据和人工智能里最热的议题是：与云计算的发展不符。Google、亚马逊和Facebook已经使用云计算在数万台计算机上运行软件。...一开始，研究人员只为单一系统编写深度学习软件，而Coates则在很多基于GPU的计算机上构建深度学习网络。...他们希望利用强大的芯片和速度超快的网络设备（现以广泛应用于超级计算机内）支持深度学习的计算能力。...不过，在高性能计算机网络的支持下，现在由GPU支持的深度学习可以解决上述问题。
加上用于训练深度神经网络的GPU加速计算的成熟度以及用于训练这些网络的化学数据的指数增长，我们预计深度学习算法将成为计算化学的宝贵工具。...深度学习是一种机器学习算法，与计算化学中各种应用中已经使用的算法不同，从计算机辅助药物设计到材料性质预测。...[112]在这些基于DNN的模型的开发中，Zhou，Yang及其合作者使用了4590个成员的训练集和从蛋白质序列剔除服务器PISCES获得的1199个独立测试集[113]。...加上数据和GPU加速科学计算的发展，深度学习推翻了计算机科学领域的许多应用，如语音识别和计算机视觉。鉴于化学领域中类似的相似之处，这表明深度学习可能是一个有价值的工具，可以添加到计算化学工具箱中。...尽管如此，根据近期一些研究的结果，我们注意到深度学习在许多计算化学领域的广泛应用，包括计算机辅助药物设计，计算结构生物学，量子化学和材料设计。
转载自caffe层解读系列-softmax_loss: 计算过程 softmax_loss的计算包含2步： （1）计算softmax归一化概率 ? （2）计算损失 ?...这里以batchsize=1的2分类为例： 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4]， 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013]， 假如该图片的label为...如果指定值，则label等于ignore_label的样本将不参与Loss计算，并且反向传播时梯度直接置0. （2） normalize bool型变量，即Loss会除以参与计算的样本总数；否则Loss
缓存开大了会浪费资源，开小了会丢失数据，如何去计算最小FIFO深度是我们讨论的重点。...在讲解如何去计算FIFO深度之前，我们来理解一个术语burst length，如果你已经了解了可以跳过。...要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走。也就是说FIFO的最小深度就等于没有被读走的数据个数。...下面来计算FIFO最小深度，连续写入80个数据最快所需要时间 = 1/80MHz * 80 = 1000ns 从FIFO中读出一个数据至少所需时间 = (1/50MHz) * (10/8) = 25ns...，要确定FIFO的深度，关键在于计算出在突发读写这段时间内有多少个数据没有被读走； 由于FIFO空满标志位的判断延迟，在实际应用中需要预留一些余量。
来自TEG的AI Lab 计算机视觉中心的总监、专家工程师刘威，就深度学习重构视觉计算，给大家进行了分享。 近年来，计算机视觉已经成为人工智能的研究热点。...以下为刘威演讲实录 我今天的题目是“深度学习重构视觉计算”，很高兴来到腾讯这么大的创新日活动。我之前在公司分享的内容多偏业务。今天分享的内容可能更偏前沿的研究一点。...今天的主题是“计算机视觉被深度学习重构”。为什么有重构？重构肯定有摧毁，这也是我的一个疑问，在深度学习时代，深度学习是否已经摧毁了计算机视觉？...至少深度学习很大程度上重构了计算机视觉或者视觉计算。为什么讲重构？因为迄今为止，我们不能完全丢开传统的计算机视觉的算法、模型。一旦使用到了滤波器，就还是在使用以前的东西，但是重要性明显大打折扣。...我们构建了自己的深度学习网络。因为视频的内容比较丰富，所有的视频片段都经过前向网络计算，但是在反向传播的过程中，仅仅选择有代表性的片段进行。
既然是重操旧业，就不免想对计算广告这个方向做一次全面的再思考。 深度学习浪潮如火如荼的这些年间，计算广告到底发生了哪些深刻的变化？相比于推荐系统，广告系统有哪些独特的、又至关重要的模块？...在这个很多人认为深度学习的红利已经吃尽的大环境下，计算广告整个领域还有哪些突破口？搜广推行业的同行们，又应该怎样规划未来的发展？借这篇文章的机会，就让我们再一起“深度”学习一下计算广告。...01 计算广告系统在做一件什么事情？ What does ADS do？ 广义的计算广告系统囊括的范围非常广，分类也非常复杂。...希望上面的架构图能先印在你心中，下面我们来看看，深度学习时代，各模块是怎么演进的。 03 深度学习时代，广告系统各主模块的技术是怎样演进的？ Evolution 1....04 对广告领域算法工程师未来发展的思考 Future Growth 洋洋洒洒写了这么多，说是“深度”学习计算广告，其实也只是过了一遍当前广告系统面临的主要问题和相应的解决方法。
image.png image.png 参考资料 lan Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习(中文版).赵申剑,黎彧君,符天凡,李凯,译.北京:人民邮电出版社
本系列分为以下部分： 1、FIFO深度计算 2、同步fifo设计 3、fifo与格雷码 计划分三次更新完毕，本次为FIFO深度计算。...FIFO最小深度计算背景 当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，需要考虑FIFO中的深度问题，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的deepth...由于写快读慢，在发送方"突发传输"的发送数据的T内，是很有可能发送方发送数据量<接收方接收的数据量，那么剩下未读取的数据必定需要存储供接收方继续读取并不能丢弃，因此FIFO的深度要能够保证，在这段时间T
顶点程序计算更新图中顶点和邻接边的计算状态。而这些计算状态进一步被其他顶点程序执行时调用。...由于现有图计算系统在处理大图时把全图载入内存，需要比较多的服务器，为运行图计算任务设置了较高的条件，难于实施。...比如，处理ClueWeb时，每台服务器配置380G内存，Spark最少需要10台，GraphLab最少需要更多的服务器才能处理。而VENUS在这种情况下可以较容易部署使用，发挥了单机处理的优势。 ?...在分布式图计算系统中，由于图已经按集群中计算节点的数目被分成同等份数，图计算过程中主机需要不断彼此通信告诉对方自己内存中的计算状态才能使得整体计算向前进行。...所以，现有标杆分布式图计算系统GraphLab在实现这个算法的最直接的方式是，N次采样就运行N次图计算，每次图计算对应一次采样计算。其计算时间就是一次分布式采样计算时间的N倍。
为此，英伟达正越来越多地参与制造 GPU 计算的系统组件，并且为 OEM 和 ODM 服务器提供成品组件。...近日，英伟达推出了 HGX-2 平台，以及以 HGX-2 为架构的 DGX-2 服务器，该服务器发布于今年 3 月份的英伟达 GPU 技术大会。...随着英伟达向那些想要自己制造如 DGX-2 服务器的 ODM 和 OEM 仅出售成品主板和 NVSwitch 连接器，而不是原始 GPU 和交换机芯片，英伟达服务器业务的收入将进一步攀升。...NVLink 的连接复合体 拥有 300 GB/秒的对分带宽，并且多 GPU 深度学习范例是数据并行归约化的——有时称为批量并行。...作为 HGX-2 平台的一部分，英伟达并不是忽视服务器平台的整体外观，只是 GPU 计算器与连接器的复合体以及大型集群的 GPU 图形卡才是研发的所有目的。
一、Nginx介绍 Nginx专为性能优化而开发，其最大的优点就是它的稳定性和低系统资源消耗，以及对http并发连接的高处理能力，单台物理服务器可支持20000~50000个并发请求，正是如此，大量提供社交网络...Nginx是一个很牛的高性能Web和反向代理服务器,它具有有很多非常优越的特性: 高并发连接：官方测试能支撑5万并发连接，在实际生产环境中跑到2,~3W并发连接。...支持rewrite重写规则：能够根据域名、URL的不同，将HTTP请求分发到不同的后端服务器群组。 内置的健康检查功能：如果Nginx Proxy后端的后台web服务器宕机了，不会影响前端访问。...对于一个 Web 服务器来说，一个请求的基本过程是：建立连接—接收数据—发送数据，在系统底层看来 ：上述过程（建立连接—接收数据—发送数据）在系统底层就是读写事件。...对于 apache 服务器，每个请求会独占一个工作线程，当并发数上到几千时，就同时有几千的线程在处理请求了。
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。...在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。...在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。...在我们不注意的生活的方方面面中，深度学习已经渗透其中。
本文在训练阶段使用docker，serve使用docker，与服务器交互使用virtualenv。
系统初始化环境 Linux：Ubuntu 18.04.1 Mem：20G CPU：Intel Xeon Sliver 4110(2.1 GHz) 4核 GPU：Tesla P4 1颗 深度学习环境配置...配置Windows本地Spyder（3.3.0及以上）连接远程服务器 1.服务器端在虚拟环境中，利用conda/pip指令安装spyer-kernels conda install spyder-kernels...3.服务器端在虚拟环境中，用命令jupyter --runtime-dir找到kernel文件的路径 jupyter --runtime-dir #输出举例：/home/ubuntu/.local/share...此时，就可以让spyder连接到服务器了！可以欢快地查看变量了。..... 0 (12).png 2.点击SSH Interpreter -> 输入远程主机的IP（***.**.**.***）和登录用户名（ubuntu） 0 (13).png 3.点击后，输入远程连接的服务器密码
1、计算图 一个神经网络的计算大体上可以看成是，前向或反向传播组合而成的。只有公式描述，确实有一些晦涩，这个时候我们想到了计算图。计算图是什么？...首先是计算 乘以 ，用一个函数 来表示；然后计算另一个函数 ；最后输出 ，这就是要计算的函数 。...2、使用计算图求导数 如何利用计算图来计算函数 的导数呢？ 先不急，来看个例子，下面用到的公式： 这是一个计算图，记录了整个流程： ---- 假设计算 ，那要怎么算呢？...经过计算你会发现 ，这个结果是 9。 吴恩达老师的手稿如下： 所以当计算所有这些导数时，最有效率的办法是从右到左计算，跟着这个红色箭头走，充分利用计算图的优势。...特别是当第一次计算对 的导数时，之后在计算对 导数时，然后对 的导数，最后是对 和 的导数。 到这里，计算图求导数就完事了。这是一个计算图，也是一个流程图。
异步FIFO介绍 FIFO有同步和异步两种，同步即读写时钟相同，同步FIFO用的少，可以作为数据缓存；异步即读写时钟不相同，异步FIFO可以 解决跨时钟域的问题，在应用时需根据实际情况考虑好fifo深度即可
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