memcpy是C/C++的一个标准函数，原型void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n)，用于从源src所指的内存地址的起始位置开始拷贝n个字节到目标dest所指的内存地址的起始位置中。 neon是适用于ARM Cortex-A系列处理器的一种128位SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令、多数据)扩展结构。neon支持一次指令处理多个数据，比如处理8个8-bit、4个16-bit、2个32-bit或1个64-bit。正是这个特性可以用于加速内存拷贝。 在正常情况下memcpy的性能已经足够使用了，但是当我们因为某些原因在拷贝大内存遇到瓶颈的时候，可以考虑使用neon来加速内存拷贝。比如我在使用glMapBufferRange把PBO从GPU内存映射到CPU内存的时候遇到了耗时问题，拷贝921600字节的数据需要30ms，在使用neon后，内存拷贝耗时直接降低到了4ms，相差将近8倍。事实上，在arm平台上使用neon指令可以高效提升数据并行处理性能，而不仅仅局限于内存拷贝。google开源的libyuv内部也使用了neon指令来并行处理数据。
有消息指出，三星在2019年公布的人工智能助手NEON，将会随三星S21系列一同发布，并且仅由Galaxy S21 Ultra独享该功能。NEON的网站上宣传其外观和行为都像真实的人类，能够表现出情感和智慧。
【GiantPandaCV导语】Neon是手机普遍支持的计算加速指令集，是AI落地的工程利器。Neon Intrinsics 的出现，缓解了汇编语言难学难写的难题，值得工程师们开发利用。
但是后来上云了，上的很深，没法了，开始关注什么是云原生，什么是POALRDB 最终也是双脚结结实实的踏入了，之前睬都不睬的领域。没有办法，人才江湖，身不由己，吃那锅的饭，说那个国的话！
在今年结束的CES 2020上，三星首次对外展示其作品——NEON，“人工制造人”（Artificial Human），由三星旗下创新实验室 STAR Labs 独立开发。
本文跟着小编一起来学习在linux kernel态下如何使用NEON对算法进行加速的技巧，内容通过图文实例给大家做了详细分析，一起来看下。
当你发现两款基于 Ubuntu 并由 KDE 驱动的 Linux 发行版，你会选择哪一个？
【前言】 本文版权属于GiantPandaCV，未经允许，请勿转载！最近在学neon汇编加速，由于此前OD任务发现在检测后处理部分使用OpenCV较为占用资源且耗时，遂尝试使用NEON做后处理绘框，以达到加速并降低CPU资源消耗的目的。
https://medium.com/@ewoutterhoeven/how-arms-neon-enables-efficient-av1-decoding-on-mobile-5fcb3a4f6e7f
据外媒报道，三星将在今年的CES上正式公布其“虚拟人（ NEON）”项目，三星NEON项目的负责人普拉纳夫·米斯特里（Pranav Mistry）在社交媒体上表示，他们的Core R3技术现在可以自主创建新的表情、新的动作、新的对话，与原始捕获的数据完全不同。
【新智元导读】深度学习计算该买哪款GPU，选择哪个平台？这篇文章为你提供对比指南。 购买用于运行深度学习算法的硬件时，我们常常找不到任何有用的基准，唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达，但其中也有很多选择：是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell，又或是GTX 1080？本文中我们对几个最常见的英伟达GPU以及最常用的一些深度学习算法进行了基准测试。软件方面，我们比较了最近发布的四个开源深度学习库：Tensorflow
cortex-a系列有偏重能耗与偏重性能的两个方向，对于偏重能耗的芯片往往我们可以不使用，而偏重性能的芯片我们不能去掉FPU与NEON，所以一般做这样的划分：
关于Cortex-A8的微处理架构参考《ARM_Cortex-A8微处理器的架构和实现》
在arm CPU上，使用arm Neon操作，可以提高内存拷贝速度。 首先包含 Neon的头文件arm_neon.h。 #include <arm_neon.h> 再使用Neon操作。 p_u8x16_buffer = (volatile uint8x16_t* )p_u8_buffer; for( i=0; i<i_data_num; i++ ) { vst1q_u8( (uint8_t *) &p_u8x16_buffer[i], vrst16); }
分支机制为用户提供了生产数据库的完整副本，用户可以在副本上进行各种实验或测试，而不会影响到主分支上的生产数据库。这种分支机制非常有利于开发和测试工作的进行。
他这个编译器安装比较简单，直接运行这个脚本即可：默认安装到opt下面，我这个是安装过一次了，所以会提示是否覆盖。
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最近开始接触neon汇编，觉得这个东西在一些应用场景上好用，遂做些记录，分享下自己做的一些工作。
KDE Plasma 5 已经发布了，该版本采用 Qt5 和 KDE Frameworks 5 创建，KDE Plasma 5 备了许多重要的应用程序的移植最新QT5，Kicker 菜单，硬件加速 OpenGL 和 OpenGL ES 支持。详细说明查看：KDE Plasma 5 全新面貌 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104202.htm 。
作为一名龙珠迷，最近Steam爆火的《龙珠斗士Z》自然引起了小编的关注。《龙珠格斗Z》刚上线Steam不到两周，就已经登上了Steam畅销榜第二名（第一名还用说嘛），并且还收获了特别好评。不过它268
在之前的文章中介绍了 stb_image 图像库，还顺带提到了 libpng 和 libjpeg ，这篇文章就是介绍如何在 Android 平台上用 CMake 编译 libpng 动态库以及 libpng 使用实践。
多年来，PostgreSQL一直备受瞩目，对于企业来说，POSTGRESQL流行是面临众多竞争后的选择。随着企业试图摆脱昂贵的传统关系型数据库管理系统（RDBMS），但仍希望坚持使用RDBMS，开源PostgreSQL是一种具有吸引力的、更经济实惠的替代方案。曾经有两个托管PostgreSQL服务（Aurora和RDS）的AWS是显而易见的默认选择，但现在还有微软、谷歌、Aiven、TimeScale、Crunchy Data、EDB、Neon等更多选择。
这几个星期在实验室里的任务是对OpenCV源码里某部分代码使用NEON指令集进行优化，在实际操作的过程中对OpenCV环境的配置、NEON指令集、OpenCV源码都有了一定的理解，在这里将所学到的知识分享出来。
Neon 是 AWS Aurora Postgres 的无服务器开源替代品。它将存储和计算分开，并通过跨节点集群重新分布数据来替代 PostgreSQL 存储层。 尝试使用 Neon 免费套餐创建无服务器 Postgres 实例。然后使用您首选的 Postgres 客户端（psql、dbeaver 等）连接到它或使用在线 SQL 编辑器。有关连接说明，请参阅从任何应用程序连接。或者，在本地编译并运行该项目。
多年来，NumPy 为第三方扩展暴露的 API 已发展壮大，并使程序员能够直接从 C 中访问 NumPy 功能。这个 API 最好被描述为“有机的”。它是由多种竞争性的愿望和多种观点多年形成的，受到希望使用户能够从 Numeric 和 Numarray 迁移到 NumPy 方面的强烈影响。核心 API 始于 1995 年的 Numeric，并有一些模式，比如大量使用宏来模仿 Python 的 C-API 以及适应 90 年代晚期的编译器技术。只有一小群志愿者很少有时间投入到改进这个 API 上。
可以说，语音识别是人类征服人工智能的前沿阵地，是目前机器翻译、自然语言理解、人机交互等的奠基石。
1.1 Application Cortex Processors (ARM Cortex 应用处理器 ) • Cortex™-A 系列 - 开放式操作系统的高性能处理器 Cortex 应用处理器在先进工艺节点中可实现高达 2GHz+ 标准频率的卓越性能，从而可支持下一代的移动 Internet 设备。这些处理器具有单核和多核种类，最多提供四个具有可选 NEON™ 多媒体处理模块和先进浮点执行单元的处理单元。 所有 Cortex-A 处理器都共享共同的体系结构和功能集。 这使其成为开放式平台设计的最佳解决方案，因为此时不同设计之间软件的兼容性和可移植性最重要： ARMv7-A 体系结构 对所有操作系统的支持 Linux 完整分配 - Android、Chrome、Ubuntu 和 Debian Linux 第三方 - MontaVista、QNX、Wind River Symbian Windows CE 需要使用内存管理单元的其他操作系统支持 指令集支持 - ARM、Thumb-2、Thumb、Jazelle®、DSP TrustZone® 安全扩展 高级单精度和双精度浮点支持 NEON™ 媒体处理引擎
参考相关网站： http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
编译arm版本，找不到一些neon的基础类型例如 '__Int8x8_t'等，原因是头文件没用clang自己的。
上一篇文章写了如何使用stable diffusion生成CG美女，这篇文章主要来写如何生成赛博朋克机甲风的美女。
Adlink（凌华）已推出基于Nvidia Jetson TX2的多功能一体机NEON-2000-JT2相机，该相机专为基于AI的工厂自动化而设计，包括更快，更准确的产品识别和缺陷检查。具体的应用包括“劳动密集型制造业，例如食品和饮料，消费品，农业和农业，其中质量检验对生产成功至关重要。
这是一个“数字虚拟人”（artificial human）项目，效果非常逼真，官方效果展示如下：
1、开启webrtc-aec3，configure脚本开启--enable-libwebrtc-aec3
A Java Runtime Environment (JRE) or Java Development Kit (JDK)must be available in order to run Eclipse. No Java virtual machine was found after searching the following locations: /root/eclipse-jee-neon-2/jre/bin/java java in your current PATH
前段时间和大佬聊天的时候谈论到了libyuv为什么那么快？萌新emmmm几下后，表示google工程师是真牛逼....后来盲猜了一下可能是libyuv在编译的时候根据具体的abi做了特殊的优化或者对数据进行分块做多线程处理balabala......
PG引入SIMD执行集后具体有多大性能提升？本篇抽取PG的simd库，对比线性搜索场景的性能：
最近在自建论坛框架上加了很多小组件，一点点分享给大家，可能比较简单，大佬见笑了，请绕道。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159788.html原文链接：https://javaforall.cn
业务场景：调用算法接口，算法5分钟后得到数据然后调用node接口返回数据，此时node接口接收数据并把数据缓存，用户端访问node无论哪个进程都可以得到被缓存的数据
检索增强生成 （RAG） 是一种技术，它通过使用来自外部来源的事实来增强生成式 AI 模型的知识库，从而提高其准确性和可靠性。RAG 使大型语言模型 （LLM） 能够对主题做出准确、自信和出色的响应。
所使用的模拟器还可以提供每个指令地址的执行计数。这提供了每个二进制文件中热循环被执行的迭代次数。每次迭代的浮点运算(FLOPs)是通过检查反汇编来计算的。如果进行静态分析，原始标量代码在热循环中有28个触发器。但是由于循环的一部分有时会被删除(对于这个输入数据集，4.5%的迭代)，所以每次迭代的动态FLOPs为27.33。将每次迭代的FLOPs乘以迭代次数表明，每个二进制文件都在做相同的FP工作总量[6].
机器之心原创 作者：邱陆陆 2016 年起，英特尔在人工智能领域接连的大手笔收购引起了业界广泛关注。从 Nervana 到 Movidius 和 Mobileye，这家半个世纪专注推动芯片性能按摩尔定律前进的老牌芯片制造商，逐渐将自己的战略重心转移到了数据科学和人工智能领域。英特尔对公司在人工智能领域的整体规划是什么？将会通过什么产品实现这一规划？ 机器之心对英特尔全新成立的 AIPG（人工智能产品事业部）数据科学主任、首席工程师 Yinyin Liu 进行专访，讨论了成立 AIPG 的逻辑、针对深度学习开
近日，加州大学洛杉矶分校的跨学科团队展示了一项，研究动物使用VR时，如何探索世界的实验。他们设计了一款包括球形跑步机在内的硬件，训练小白鼠适应VR环境以及体验VR游戏。研究结果显示，身处VR迷宫中的小白鼠能像在真正迷宫中的小白鼠一样发现隐藏的奖励。据悉，该实验结果将有助于研究大脑的空间感知问题。
最近一段时间做比较多移动端开发相关的工作，以前在PC上写代码的时候对于性能没有过多的思考和感觉。但是在移动端上写代码明显能察觉到一段代码写的好不好，对于在移动端上运行性能有很大的影响，尤其在一些比较老旧的机型上测试更有感觉。
http://blog.csdn.net/lu_embedded/article/details/56102831
elementary OS 操作系统是最漂亮的 Linux 发行版之一。它基于 macOS 外观，同时为 Linux 用户提供了出色的用户体验。如果你已经习惯使用 macOS，则使用 elementary OS 不会有任何问题。
由于移动端资源的限制，大部分深度学习引擎都部署在云端，移动设备获取到输入数据，经过简单的加工，发送给云端，云端服务器经过深度神经网络推断运算，得到结果并反馈给移动端，完成整个过程。
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