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谷歌Fuchsia OS开始基于Intel笔记的测试

此前,Fuchsia还支持了宏碁的Switch Alpha 2和Intel NUC,看起来测试的范围相当广泛。

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超级合约调用——fabric SDK Node调用TBaaS的合约

TBaaS使用原生sdk使用node sdk调用示例。用户证书就是代表组织的一个用户。Connection Profile描述了网络的拓扑结构,在调用时可以编写...

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    Intel多核培训感想

    Intel多核培训感想          今天是参加Intel多核和多线程培训的第一天,感触颇深。 在培训之前,Intel就已经将教材发给了我们,当时看了一下student book的内容,都是针对于它们的多核CPU、编译器和分析工具的一些实验,这些工具都没有接触过,浏览了一遍也没有看出一个所以然来, 不难看出,这些课程都是经过Intel专门精心设计过的。唯一不足的是,今天的实验都是针对于windows平台的,由于我们是在linux下面做开发,不能体验与gcc编译器的差别。

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    Intel altera opencl 入门

    今天给大侠带来Intel altera opencl 入门,话不多说,上货。 概述 Intel altera 的 OpenCL 主要面向信号处理类应用的客户,是用C语言开发FPGA的利器,开放计算语言(OpenCL)联盟著名的公司有 FPGA巨头Intel altera、两大显卡 GPU巨头AMD和英伟达、CPU巨头Intel、软件和服务器巨头IBM以及全世界最大的公司Apple(苹果)等等。 不过AMD和英伟达是用GPU实现的OpenCL并行运算,Intel altera是用FPGA实现并行运算。 1. 系统要求 • Microsoft 64-bit Windows 7专业版或者更高。 Altera SDK编程指南:aocl_programming_guide.pdf 面向OpenCL的Altera SDK优化指南:aocl_optimization_guide.pdf 其中13.1版对应的

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    Intel CPU 官方的温度监控软件 - Intel Power Gadget Options

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    intel 网卡驱动安装参数

    摘自 http://downloadmirror.intel.com/18725/eng/readme.htm#chs 安装 下载自解压档案文件,并予以运行。

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    Intel Parallel Studio XE 2018

    以下来自Intel官网: Intel announced the release of Intel Parallel Studio XE 2018, with updated compilers and 512 (Intel AVX-512) instructions for Intel Xeon and Xeon PhiTM processors. About Intel Parallel Studio XE Intel Parallel Studio XE boosts performance, increases productivity, and About Intel Parallel Studio XE Cluster Edition Cluster Edition adds cluster tools: Intel Cluster Checker and analysis, and the Intel MPI Library.

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    Intel的硅光子技术

    作为半导体行业的执牛首者,Intel经过十多年(2004年起)的硅光技术积累,已经在2016年发布了其硅光的产品,包括PSM4和CWDM4两种。 这篇笔记主要整理下Intel公司的硅光子相关技术方案。 1. 混合集成激光器 Intel与UCSB大学合作 ,于2006年提出了硅基混合集成激光器的方案。 高速硅光调制器 Intel在2007年实现了调制速率为20GHz的硅光调制器,可支持30Gb/s的信号传输速率。Intel采用pn结反偏的耗尽型调制器方案。 在OFC2018上,Intel展示了其CWDM8的光模块。 ? (图片来自文献1) 从以上的Intel进展报道的时间节点来看,在2010年前关键器件的功能都已经实现。2010年之后的文献报道比较少。 当然了,Intel有自己的fab,可以外延生长到任意厚度,也可以做一些特殊的设计。而像我们这些参与MPW流片的,只能遵循fab的设计规则,波导的厚度是固定的。 以上就是对Intel硅光技术的总结。

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    Intel P4 CPU

    P4 CPU 结构 奔4处理器是Intel的经典之作,它是采用乱序执行内核的超标量处理器。P4采用的微架构称为 Net Burst,基本结构如下: ? 实时上,处理器流水线每个阶段能并行处理的最大指令数都不一样,如 Trace Cache一个 Cycle输出3条uop,因此 Intel处理器几乎在每个阶段都有 Buffer来隔离它们之间的速率偏差。

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    Intel i9 MacBook Pro,数据科学终极笔记之战

    预算没问题的情况下,数据科学应用最好选哪个笔记? 请记住,Intel i9-9880H 有8个内核: ? 图2 ー Geekbench 多核得分比较 太荒谬了,没什么好补充的了。 让我们看一下 Geekbench 的 GPU 测试。 大概率你不会使用任何笔记电脑来完成非常耗资源和时间的任务,特别是深度学习。在云端做这种事更有效率。 原文: https://towardsdatascience.com/m1-macbook-pro-vs-intel-i9-macbook-pro-ultimate-data-science-comparison-dde8fc32b5df

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    Ubuntu Intel显卡驱动安装 (Ubuntu 14.04--Ubuntu 16.10 + Intel® Graphics Update Tool)

    Intel显卡需要通过下面网站进行安装。 当然也可以在网页上下载deb,使用下面命令安装: sudo dpkg -i intel-graphics-update-tool_2.0.2_amd64.deb 如果需要也可以安装其他Intel 附件: Intel® Graphics for Linux* Details Release Date Downloads Intel Graphics Update Tool for Linux* Intel® Graphics Update Tool 2.0.2 for Ubuntu* 16.04, 64-bit Intel® Graphics Update Tool 2.0.2 for Update Tool 2.0.2 for Fedora* 24, 32-bit Intel® Graphics Update Tool 2.0.2 Source Code Intel

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    超级网络

    就像我们当中的一些人拥有超人类的力量一样,在超级长短期记忆模型中,如果主要的长短期记忆是一个人的大脑,那么超级长短期记忆就是一些控制大脑的怪异的智能生物。 如果你想看到一个实现,请看这个IPython笔记准备展示这篇文章中 MNIST实验中概述的这个重量生成概念。笔记本可以扩展并与TensorFlow中的剩余网络模型相结合。 动态超网络 正如引言中所提到的,我们也尝试将循环网络应用于高速网络,我认为这是研究的主要贡献。在深度残差网络上使用超网络的一个见解是,虽然我们在模型中使用的参数少得多,但是我们看到降低了准确性。 1.png 图:超级递归神经网络系统。黑色系统代表主要的递归神经网络,而橙色系统代表产生重量的超级递归神经网络主体。 我选择可视化长短期记忆随着时间的四个隐藏到栅极权重矩阵的变化在四个不同的颜色,来表示每个四个输入,候选的,被遗忘的和长短期记忆的输出门(更好的解释请见博客帖子)。

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    Intel Fortran 编译器

    Fortran语言的编译器种类繁多,有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。 其中最有名的当属Intel公司开发的Intel Fortran编译器。 ? Intel Visual Fortran 是 Intel 公司出品的一款 Fortran 编译器。 目前,Intel 软件被Microsoft,GE通用电气,NASA美国航空航天局,中船重工等大型国内外企业广泛使用。被应用于力学,电磁学,热学,化学等不同的科研及计算领域。 Intel 公司借由其独有的CPU研发经验,为 Intel Fortran 提供了最优秀的指令级优化,赋予了 Intel Fortran 卓越的计算性能! Intel Visual Fortran 可以获得高效的稳健的执行代码!首先得益于其卓越的优化能力: 扩展的预处理语句,宏,条件编译等。 编译前优化,把多数无需运行时计算的部分,在编译时完成。

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    Linux下安装Intel oneAPI

    公众号的安装教程里常说的“Intel全家桶”指的是Intel Parallel Studio XE,里面集成了C/C++/Fortran语言的编译器(分别是icc、icpc、ifort)、MKL数学库及各种高效调试工具 ,甚至还有Intel MPI,可以说是编译量化软件最常用的一套“装备”。 需到/opt/intel/parallel_studio_xe_2019.5.075/目录下找到uninstall.sh或uninstall_GUI.sh脚本,运行任一脚进行卸载,前一个脚本是命令行式的 /opt/intel/oneapi/setvars.sh 注意行首有个点号,点号与路径之间有个空格。intel编译器默认安装路径一般是/opt/intel/。 在执行config过程中屏幕会询问Intel编译器版本,填数字21. 在询问数学库时填mkl,而询问MKL路径时填/opt/intel/oneapi/mkl/latest。

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    在KubeVirt使用Intel vGPU

    从嵌入英特尔图形处理器的第五代 Intel Core 处理器开始,可以在多个虚拟机之间共享图形处理器。 KubeVirt 0.40[1]支持检测和分配基于 Intel 的 vGPU。从 4.19 版本开始,Linux 内核就支持创建这些虚拟化 Intel GPU。这对你来说意味着什么? 先决条件 在我们开始之前,你需要一些东西来使用 Intel GPU: 一台工作站或服务器,具有第五代或更高的 Intel Core 处理器,或 E3_v4 或更高的 Xeon 处理器,并拥有足够的内存来虚拟化一个或多个虚拟机 compatible controller: Intel Corporation Device 9bc8 (rev 03) 00:08.0 System peripheral: Intel Corporation 你现在有了一个使用 Intel vGPU 在 Kubernetes 中运行的 VM。如果你的测试机器有足够的资源,你可以重复这些步骤并创建多个共享同一个 Intel GPU 的虚拟机。

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    intel NCS 1代SDK

    顺藤摸瓜: https://github.com/movidius/ncsdk 摸到了SDK 笑死,一看就是Python搞了个接口 分支也简单 https://downloadmirror.intel.com

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    Intel OpenCAS缓存加速方案

    section [caches] ## Cache ID Cache device Cache mode Extra fields (optional) 1 /dev/disk/by-id/nvme-INTEL_SSD

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