// C = A * b, A >= 0, b >= 0 vector<int> mul(vector<int> &A, int b) { vector...
// A / b = C ... r, A >= 0, b > 0 vector<int> div(vector<int> &A, int b, int &r)...
在 Linux 内核中，有两种类型的定时器：高精度定时器 与 低精度定时器。低精度定时器基于硬件的时钟中断实现的，其定时周期的粒度为 1/HZ ms。...可能有读者会问，既然有了高精度定时器，那么低精度定时器是否可以废弃呢？答案是否定的，主要原因是使用高精度定时器的成本比低精度定时器要高。所以，如果对时间精度不是非常敏感的话，使用低精度定时器更合适。...本文主要介绍 Linux 内核中的低精度定时器的原理与实现。...将到期指针移动到下一个位置 tv->index = (tv->index + 1) & TVN_MASK; } 总结 本文主要介绍低精度定时器的实现，低精度定时器是一种比较廉价（占用资源较低）...的定时器，如果对定时器的到期时间精度不太高的情况下，可以优先使用低精度定时。
Frankle 等人发现，在许多网络中，80-90% 的网络权值可以被移除，同时这些权值中的大多数精度也可以被移除，而精度损失很小。 寻找和移除这些参数的策略主要有三种：知识蒸馏、剪枝和量化。...Polino 等人能够在 CIFAR10 上训练的 ResNet 模型的大小减少 46 倍，精度损失只有 10%；在 ImageNet 上，大小减少 2 倍，精度损失只有 2%。...剪枝包括评估模型中权重的重要性，并删除那些对整体模型精度贡献最小的权重。...通常，模型的权重存储为 32 位浮点数，但对于大多数应用程序，这远比所需的精度高。我们可以通过量化这些权重来节省空间和时间，同时对精度产生最小的影响。...在一篇精彩的测评文中，Krishnamoorthi 测试了许多量化方案和配置，以提供一组最佳实践： 结果如下： 后训练通常可以应用到 8 位，模型减小 4 倍，模型精度损失小于 2% 训练感知量化，以最小的精度损失将位深度减少到
也可以改（改锤子，通通默认，问就是不会） 人生第一次，不想等太久 低清晰度，安排！！！...这里是建好的图 放大一下 在电子地图里面看看 这个地方是我们的报告 基本的信息概览 RTK没有 相机的内参和外参的信息 电脑的配置信息 处理参数 DOM图 记住，这个是所谓的低精度
上篇是二维，那三维怎么能少，就是照片有点少了。。。还是整起来吧。 📷 选这个！！！ 📷 打工人要有良好的搬砖习惯 写个一目了然的名字 📷 还是不想等，搞个...
趁今年过春节，仔细分析了ST的调度和定时器机制，目前大部分时候定时器能达到25ms之内的精度，要完整解决这个问题还需要继续改善。 并发 首先，考虑服务器怎么支持并发？...} } 当然这个是示意代码，并不是最好的方案，它的问题包括： 性能问题，每个fd都检查timeout，比之前的性能要低一些。
老刘：“东丰，你确定double精度比float低吗？” 东丰：“那当然啊，double只精确到小数点后两位，double这个单词的意思不就是二的意思吗？”...因为单单一个精度问题就能把人整晕了。”...“BigDecimal可以表示任意精度的小数，并对它们进行计算。但要小心使用 BigDecimal(double) 构造函数，因为它会在计算的过程中产生舍入误差。
在英伟达的驾驶实验室项目中，他们介绍了车道检测网络学习模型(LaneNet DNN)，它能够将高精度，稳定地检测道路上已涂漆的车道线输入到地图网络学习模型（MapNet DNN）中。...为了执行高精度道路标记和垂直地标的检测，MapNet DNN利用了其前身高精度LaneNet的基础地面真相数据编码技术。这种编码可防止高分辨率视觉信息在卷积DNN处理期间丢失。...他们还观察到，即使在部分缺少油漆标记的情况下，高精度MapNet仍能够提供精确的道路标记形状检测。 ?...目前正在开发的最新MapNet DNN模型经过培训，可以端到端检测道路标记和地标，从而大大降低了将原始DNN结果后处理为连续几何输出的复杂性。...快速的车内推理至关重要，因为它为纵向和横向规划和控制功能提供了低延迟的感知输入。 此外，MapNet提供的高精度道路标记和地标检测结果可用作自动驾驶汽车的地图和定位功能的输入。
常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外，还有一种叫半精度的东东。 双精度64位，单精度32位，半精度自然是16位了。...半精度是英伟达在2002年搞出来的，双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。...很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。...比较下几种浮点数的layout: 双精度浮点数： ? 单精度浮点数： ? 半精度浮点数： ? 它们都分成3部分，符号位，指数和尾数。...不同精度只不过是指数位和尾数位的长度不一样。
新兴的低精度和稀疏DNN算法效率较之传统的密集FP32 DNN有巨大改进，但是它们引入了GPU难以处理的不规则并行度和定制数据类型。...GEMM是DNN中的关键操作。 在低精度和稀疏DNN中，Stratix 10 FPGA 比 Titan X GPU的性能更好，甚至性能功耗比要更好。未来这类DNN可能会成为趋势。...研究1：GEMM测试 DNN 严重依赖GEMM。常规DNN依靠FP32密集GEMM。然而，较低的精度和稀疏的新兴DNN 依赖于低精度和/或稀疏的GEMM 。Intel 团队对这些GEMM进行了评估。...与许多其他低精度和稀疏的DNN 不同，三进制DNN可以为最先进的DNN（即ResNet）提供可供比较的精度，如图4A所示。...在2016年底，在另一篇论文中，我们首先指出，Resnet上的低精度和稀疏三进制DNN 算法可以在全精度ResNet 的±1％的精度范围内实现。这个三进制ResNet 是我们在FPGA研究中的目标。
据评估，仅对一个图像分类器进行训练，可能就需耗费次单精度操作[1]。在商业化深度学习应用纷纷落地的今天，用户的既有算力储备正受到前所未有的挑战。...传统上，大多数深度学习应用在其训练和推理工作负载中多采用32位浮点精度（FP32）。...高精度数据格式固然能带来更精确的结果，但囿于系统内存带宽等限制，深度学习在执行操作时，往往易陷入内存瓶颈而影响计算效率。...图一 不同数据格式对内存利用率的影响 近年来已有众多研究和实践表明，以较低精度的数据格式进行深度学习训练和推理，并不会对结果的准确性带来太多影响[2]，而低精度数据格式带来的优势，也不仅在于提升内存利用效率...英特尔® 深度学习加速（英特尔® DL Boost）技术的精髓，就是把对低精度数据格式的操作指令融入到了AVX-512指令集中，即AVX-512_VNNI(矢量神经网络指令)和AVX-512_BF16（
采用比 32 位更少的紧密低精度数据类型成为了一个新兴趋势；由 DNN 软件框架（即 TensorFlow）支持的 16 位和 8 位的数据类型正在成为新标准。...新兴的低精度和稀疏 DNN 算法相比于传统的密集 FP32 DNN 能更大地提升巨型算法的效率，但也带来了 GPU 难以应对的不规律并行和自定义数据类型。...而更低精度和稀疏的新 DNN 方法则依赖于低精度（或）稀疏的 GEMM。英特尔的团队评估了两种类型的 GEMM。 FP32 密集 GEMM：团队对比了 FPGA 和 GPU 的数据峰值。...与其他很多种低精度稀疏 DNN 不同，三元 DNN 提供了与现有最强 DNN（如 ResNet）相近的准确率，正如图 4 所示。...在 2016 年下半年的另一个研究中，我们第一次展示了 ResNet 的低精度和稀疏三元版本 DNN 算法可以达到和全精度 ResNet 相差大约 1% 的表现。
tensorflow 搭建DNN网络 tensorflow 搭建DNN， source code # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author
LCQ：基于低比特量化精度提升的可学习压扩量化方法 本文是日本冲电气集团（Oki Electric Industry）发表在CVPR 2021上的关于非均匀量化的文章，通过提出可学习的压扩函数灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别...为了缓解这一问题，人们提出了各种压缩 DNNs 的技术，同时保持性能，如修剪、知识蒸馏、低秩近似和网络量化。其中，网络量化作为一种有效提高内存消耗和推理速度的重要方法。...本文假设扩展对 DNN 的量化在两个方面是有效的：一是利用非线性函数及其逆函数保持输入输出之间的尺度不变，并通过反向传播减小量化误差和稳定训练。...非均匀量化 由于DNN 权重和激活在经验上是非均匀分布的，将输入离散到不相等水平的非均匀量化应该有效工作。Han等人使用k-means聚类作为量化的方法来分享权重。...通过这种方式，本文通过给模型直接调整量化级别的能力来生成精确的低比特 DNNs。 ? 详细公式 具体来说，这样的分段线性函数需要是单调递增的，并满足 [0,1) 的输入范围的约束，以解释量化函数。
新兴的DNN算法：更深的网络提高了精度，但是大大增加了参数和模型大小。这增加了对计算、带宽和存储的需求。因此，新兴趋势是采用紧凑型低精度数据类型，远低于32位。...新兴的低精度和稀疏DNN算法比传统的密集FP32 DNN提供了数量级的算法效率改进，但是它们引入了难以处理的不规则并行度和定制数据类型。这时FPGA的优势就体现出来了。...这种趋势使未来FPGA成为运行DNN，AI和ML应用的可行平台。 研究所用的硬件和方法 ?...与许多其他低精度和稀疏的DNN不同，三元DNN可以提供与现有技术DNN（即ResNet）相当的精度。...结论 当下一代DNN到来时，FPGA的表现能否击败GPU？英特尔对比两代FPGA以及最新的TITAN X GPU，结果显示目前DNN算法的趋势可能有利于FPGA。
一股新兴的趋势是，采用远低于32位的紧凑型低精度数据类型。16位和8位这两种类型的数据成为新的常态，因为它们得到了DNN软件框架（比如TensorFlow）的支持。...新兴的低精度、稀疏DNN算法在算法效率上比传统的密集FP32 DNN高出几个数量级，但它们引入了GPU难以处理的不规则并行性（irregularparallelism）和自定义数据类型。...然而，较低精度、稀疏的新兴DNN 依赖低精度及/或稀疏的GEMM。英特尔团队评估了这些不同的GEMM。...不像其他许多低精度、稀疏的DNN，三进制DNN提供了与最先进的DNN（即ResNet）相当的准确度，如图4A所示。...2016年年底，在另一篇论文中，我们率先表明，Resnet上低精度、稀疏的三进制版本DNN 算法获得的准确度与全精度ResNet只相差1%左右。这个三进制ResNet是我们在FPGA研究中的目标。
在物联网终端设备中部署 DNN，设计者需要克服 DNN 精度要求高、实时性要求强、能耗要求低、终端设备可用资源少等困难。...一方面，DNN 设计会优先满足精度需求，并在部署时寄望硬件加速器能提供足够高的吞吐率和实时性能。...本文提出的协同设计流程（图 1）共包含 4 个主要模块：1）DNN 结构模板 Bundle-Arch；2）网络搜索引擎 Auto-DNN；3）低延时加速器基础架构 Tile-Arch；4）加速器生成器...更新算法采用随机坐标下降（详见文章算法 1）让 DNN 在每次迭代更新后进一步逼近预设的性能和精度目标。...图 6 协同设计所有生成的 DNN（基于选中 Bundle 搭建）及其精度、硬件性能（FPS）信息 ?
量化方法分别降低权重、激活（神经元输出）的精度或同时降低二者的精度，而权重减少则通过剪枝和结构简化来删除冗余参数。如此以来，后者通常也会减少每个网络中的激活数量。...尽管 GPU 依然擅长密集浮点计算，但研究者发现使用低精度定点量化可为定制硬件带来更高吞吐量和能量效率。...作者综述了当前最佳 DNN 近似的主要趋势，详细讨论了低精度量化和权重减少方法，介绍了最近的算法发展并评估了它们的优缺点。...FPGA 和 ASIC 的灵活性允许低精度 DNN 的实现，从而通过并行化和减少对慢速片外存储的依赖来增加吞吐量。 这部分主要介绍了三种量化方法： 定点表征 二值化和三值化 对数量化 ?...这部分主要介绍了权重减少的五种方法： 剪枝 权重共享 低秩分解 结构化矩阵 知识蒸馏 输入计算减少 与权重减少同理，处于不同空间区域的输入数据亦会对推理的结果产生不同程度的贡献，因而可以通过评估输入数据的相对重要性来分配算力
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