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ET.parse().getroot()

Creates and returns a tree iterator for the root element. The iterator loops ove...

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计算RAM(CRAM)中尖峰神经网络的推理与学习引擎(CS ET

尖峰神经网络(SNN)是一种受生物启发的计算模型,能够模拟人脑和类脑结构中的神经计算。主要承诺是非常低的能源消耗。 不幸的是,基于Von Neumann体系结构的SNN加速器常常无法有效地满足大规模的计算和数据传输需求。 在这项工作中,我们提出了一种很有前途的替代方案,一种基于Spintronic计算RAM(CRAM)的存储器内SNN加速器,它克服了可扩展性的限制,与典型的ASIC解决方案相比,可以减少高达164.1倍的能耗 Sapatnekar, Ulya Karpuzcu 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.03007 计算RAM(CRAM)中尖峰神经网络的推理与学习引擎(CS ET).pdf

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    神经网络加速器的兴起

    这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。" "趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器, 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。 这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。" 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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    Python 申请license写入et

    今天修正了一个问题,本来以为很简单的东西,后来思考一下,发现不完美,于是各种改,各种查资料,后来发现一种比较满意的方法,利用空闲时间记录下来

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    MLSQL-ET开发指南

    在 MLSQL 中,ET(Estimator/Transformer的简称)是一个非常重要的概念。通过 ET,我们可以完成非常多的复杂任务。 ET 使用语法 以 ET 插件SyntaxAnalyzeExt为例,其功能是用来解析SQL中的输入、输出表。 tech.mlsql.ets.register.ETRegister即可: register("SyntaxAnalyzeExt", "tech.mlsql.plugins.ets.SyntaxAnalyzeExt") 如果是一个外部插件,我们可以通过网络安装的方式或者离线安装方式 我们也支持网络安装插件[8],直接使用命令行方式在 Console 里安装。比如,如果需要安装 excel 支持,一行命令在 MLSQL Console 里即可搞定: ! [8] 网络安装插件: https://mlsql-docs.kyligence.io/latest/zh-hans/plugin/online_install.html

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU 和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案 ,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU 也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2. CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有! ---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果 就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    盘点2016-2017 EDA及芯片领域的神经网络热点论文

    2.1 优化计算 在使用硬件加速器处理卷积神经网络中卷积层操作时通常存在两种类型的数据级并行:inter-kernel和intra-kernel。 因此论文[1]设计了C-Brain——一种通过自身数据级并行调整来处理多种卷积神经网络的深度学习加速器,它可以根据卷积层参数的不同选择合适的方案并行处理卷积层操作。 为简化设计过程,论文[9]提供了一套基于FPGA的神经网络加速器开发框架——DeepBurning(如图所示)。 图4.神经网络加速器开发框架——DeepBurning ? 图8.MNSIM的整体结构 3.2017年的最新研究进展 在2017年已经召开的国际会议中,我们发现了一些神经网络方向的新进展,主要包括基于FPGA的神经网络加速器,以及深度学习处理器芯片两个方面: 3.1

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    EndNote丨关于英文文献多作者 et al 后面出现两个点 et al. .的问题

    CSDN@AXYZdong,CSDN首发,AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为: AXYZdong的博客 B站主页为:AXYZdong的个人主页 有一次突然发现文献格式多作者 et al 后面出现两个点 et al. . 之后也找了很多方法,最后无意间点击 et al. 所在的文本框,发现里面竟然出现一个 空格 。 随后,我删除空格,et al. 后多出的一点终于被删除,问题成功解决。 ---- 相似问题: EndNote中英文混排时et al和等的3种解决方法 —— END ——

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    聪明的ET,更多的是阿里的人工智能布局

    双十一晚会上,ET在全国观众面前玩了一把魔术,瞬间震惊了众多吃瓜群众,所受到的关注不亚于春晚的刘谦。在晚会结束之后,除了阿里云官方,也有不少大牛对此魔术进行了分析。 经过众人的分析,我们可以发现,ET表演的魔术其实并不太难,成功的关键在于魔术表演中所show出来的人工智能技术。 据阿里云官方解密,在这场震惊全国的魔术中,ET所运用到的人工智能技术主要包括人脸识别、语音识别和智能语音交互。 毫无疑问,不管是ET还是蚂可,其本质上都是马云爸爸的一种pr,而在这背后的关键,是阿里巴巴所专注的高深莫测的深度学习技术和大数据,再深层次,则更多的是阿里巴巴的人工智能布局。 ? 不过,不同于只是简单的连接网络,此“互联网”的实体更多的是指向阿里巴巴所提供的车载系统YunOS for Car。

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    epoll LT 模式和 ET 模式详解(文末赠书)

    先来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理读事件上的区别。 由于使用了 ET 模式,只会触发一次 POLLIN 事件,如果此时没有新数据到来,就再也不会触发。 所以如果使用 ET 模式 处理读事件,切记要将该次 socket 上的数据收完。 再来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理写事件上的区别。 我们再将服务器端与客户端建立连接时新建的 fd 设置为 ET 模式再实验一下: /** * 验证epoll的LT与ET模式的区别, epoll_server.cpp * zhangyl 2019.04.01 LT 模式和 ET 模式各有优缺点,无所谓孰优孰劣。

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    优化MRAM的写保真度(CS ET

    Kim, Yoocharn Jeon, Cyril Guyot, Yuval Cassuto 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.03803 优化MRAM的写保真度(CS ET

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    谷歌下一代AI架构、Jeff Dean宣传大半年的Pathways终于有论文了

    ,同时吞吐量可媲美跨越 16 个 stage 或者被分割成两个通过数据中心网络连接的加速器岛的 Transformer 模型的 SPMD 案例。 al., 2016),以及包括 JAX (Bradbury et al., 2016) 在内的 Python 编程框架 (Bradbury et al., 2018) 和 TensorFlow API 这种低级程序考虑了物理设备之间的网络连接,并包含将输出从源计算分片传输到其目标分片(shard)位置的操作,包括需要数据交换时的分散和收集操作。 协调运行时还必须支持沿分片边缘的稀疏数据交换,其中消息可以在动态选择的分片子集之间发送,使用标准的进度跟踪机制(Akidau et al., 2013; Murray et al., 2013)来检测何时已收到分片的所有消息 当 PATHWAYS 将一个程序加入队列以执行时,PLAQUE 数据流程序负责以下操作: 在每个加速器上将本地编译函数执行加入队列,并将缓冲 future 作为输入;  将网络发送(network sends

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    将神经网络加速器NVDLA移植部署到FPGA中

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架 需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。 在这里,笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo: https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前 但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# . function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败,PS侧的DDR只有1GB的空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的网络确实很大

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    使用量子计算的程序生成(CS ET

    Wootton 原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.11510 使用量子计算的程序生成(CS ET).pdf

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    EdgeDRNN:用于边缘推理的递归神经网络加速器(computer science)

    EdgeDRNN:用于边缘推理的递归神经网络加速器 低延迟,低功耗的便携式递归神经网络(RNN)加速器为IoT,机器人技术和人机交互等实时应用提供了强大的推理功能。 我们提出了一种基于轻量级门控循环单元(GRU)的RNN加速器,称为EdgeDRNN,该批处理针对批处理大小为1的低延迟边缘RNN推理进行了优化。 EdgeDRNN采用尖峰神经网络启发性的增量网络算法来利用RNN中的时间稀疏性。权重存储在便宜的DRAM中,这使EdgeDRNN能够在最便宜的FPGA上计算大型多层RNN。

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    ONLYOFFICE支持wps格式文件(wps,et,dps)的协作

    = "xlsx" c.Data["documentType"] = "spreadsheet" } else if path.Ext(onlyattachment.FileName) == ".ET " || path.Ext(onlyattachment.FileName) == ".et" { c.Data["fileType"] = "xlsx" c.Data["documentType

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