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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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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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中国地区蒸腾产品数据集(Evapotranspiration,ET

中国地区蒸腾产品(Evapotranspiration,ET)由航天宏图实验室提供,根据NASA MODIS数据(MOD16A2.061)通过Smoother算法计算得到的平滑后ET产品,解决了影像云雾覆盖...("EMDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA") 名称 类型 空间分辨率(m) 值域范围 无效值 比例因子 描述信息 mean Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother...算法计算得到的平滑后的月度合成ET均值产品 min Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET最小值产品 max Int16 500 0~5...32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET最大值产品 total Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET产品...date string 影像日期 代码: /** * @File : 中国地区月度蒸腾产品(MOD-ET) * @Desc : 加载中国地区月度蒸腾产品(MOD-ET

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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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30年历史回顾,Jeff Dean:我们整理了一份「稀疏专家模型」研究综述

然而,最先进的模型现在需要数以千计的专用互连加速器,训练数周或数月的时间,因此这些模型的生产成本很高(Patterson et al., 2021)。...在训练和推理期间,模型将输入样本给到特定的专家权重,让每个样本仅与网络参数的子集交互,这与将整个网络用于每个输入的常规方法不同。由于每个样本仅使用一小部分专家,因此相对于总模型来说计算量大幅减小了。...硬件 现代稀疏专家模型已与用于训练最大神经网络的分布式系统共同设计。...大型神经网络(Brown et al., 2020; Rae et al., 2021; Chowdhery et al., 2022)的研究表明神经网络已经远远超过单个加速器的内存容量,因此权重,激活函数...由于专家维度的增加,这些模型需要有针对加速器的特定系统级分片策略才能有效运行(Du et al., 2021; Rajbhandari et al., 2022)。

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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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2020深度学习再次登顶Nature

文章简介 《用反向传播法训练的深度物理神经网络》 深度学习模型已经成为科学和工程领域的普遍工具。然而,他们的能量需求现在越来越限制他们的可扩展性(Patterson et al., 2020)。...深度学习加速器旨在高效地进行深度学习,通常以推理阶段为目标,并经常通过利用传统电子学以外的物理基质。迄今为止的方法都无法应用反向传播算法来就地训练非常规的新型硬件。...正如深度学习实现了由数学函数层组成的深度神经网络的计算一样,该方法允许我们训练由可控物理系统层组成的深度物理神经网络,即使物理层与传统的人工神经网络层缺乏任何数学同构性。...DNN "加速器 ",其中大多数是基于硬件物理和DNN数学运算之间的直接数学同构(图1a,b)。有几个加速器提案使用了传统电子学以外的物理系统,如光学和模拟电子横梁阵列。...et al., 2020)。

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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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